Apple M4 Max (128GB) vs RTX 5090 for local LLMs

The Apple M4 Max (128GB) runs more models well (57 vs 49 of 69), thanks to its 128 GB of memory. On models that fit both, the RTX 5090 should be about 228% faster, because generation speed follows memory bandwidth (1792 vs 546 GB/s).

Apple M4 Max (128GB)

  • 128 GB unified memory
  • 546 GB/s bandwidth
  • 57/69 models run well
  • Varies by configuration

NVIDIA RTX 5090

  • 32 GB VRAM
  • 1792 GB/s bandwidth
  • 49/69 models run well
  • $1,999 at launch

Prices are US launch prices (MSRP) for comparison; street prices change daily. Links go to Amazon, where we earn a commission at no cost to you.

Every model, side by side

Best quant that fits and estimated speed at 8K context.

ModelApple M4 Max (128GB)RTX 5090
Qwen3 0.6BFP16 · ~218 tok/sFP16 · ~717 tok/s
Gemma 3 1BFP16 · ~164 tok/sFP16 · ~538 tok/s
Llama 3.2 1BFP16 · ~132 tok/sFP16 · ~434 tok/s
Qwen3 1.7BFP16 · ~81 tok/sFP16 · ~265 tok/s
Llama 3.2 3BFP16 · ~51 tok/sFP16 · ~167 tok/s
Phi-3.5 Mini 3.8BFP16 · ~43 tok/sFP16 · ~141 tok/s
Phi-4 Mini 3.8BFP16 · ~43 tok/sFP16 · ~140 tok/s
Qwen3 4BFP16 · ~41 tok/sFP16 · ~134 tok/s
Gemma 3 4BFP16 · ~38 tok/sFP16 · ~125 tok/s
Mistral 7B v0.3FP16 · ~23 tok/sFP16 · ~74 tok/s
Qwen2.5 7BFP16 · ~21 tok/sFP16 · ~71 tok/s
Qwen2.5 Coder 7BFP16 · ~21 tok/sFP16 · ~71 tok/s
DeepSeek R1 Distill Qwen 7BFP16 · ~21 tok/sFP16 · ~71 tok/s
Llama 3.1 8BFP16 · ~20 tok/sFP16 · ~67 tok/s
Granite 3.3 8BFP16 · ~20 tok/sFP16 · ~66 tok/s
Qwen3 8BFP16 · ~20 tok/sFP16 · ~66 tok/s
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8BFP16 · ~20 tok/sFP16 · ~66 tok/s
Gemma 2 9BFP16 · ~18 tok/sFP16 · ~58 tok/s
Gemma 4 12BFP16 · ~14 tok/sFP16 · ~45 tok/s
Mistral Nemo 12BFP16 · ~13 tok/sFP16 · ~44 tok/s
Gemma 3 12BFP16 · ~13 tok/sFP16 · ~44 tok/s
Qwen2.5 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~37 tok/s
Phi-4 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~37 tok/s
Phi-4 Reasoning 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~37 tok/s
Qwen3 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~36 tok/s
Qwen2.5 Coder 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~36 tok/s
DeepSeek R1 Distill Qwen 14BFP16 · ~11 tok/sFP16 · ~36 tok/s
gpt-oss 20BFP16 · ~45 tok/sQ8_0 · ~281 tok/s
Mistral Small 24BFP16 · ~7 tok/sQ8_0 · ~43 tok/s
Devstral Small 24BFP16 · ~7 tok/sQ8_0 · ~43 tok/s
Magistral Small 24BFP16 · ~7 tok/sQ8_0 · ~43 tok/s
Mistral Small 3.2 24BFP16 · ~7 tok/sQ8_0 · ~42 tok/s
Gemma 4 26B-A4BFP16 · ~43 tok/sQ8_0 · ~266 tok/s
Gemma 2 27BFP16 · ~6 tok/sQ8_0 · ~37 tok/s
Gemma 3 27BFP16 · ~6 tok/sQ8_0 · ~37 tok/s
Qwen3.8 27BFP16 · ~6 tok/sQ8_0 · ~36 tok/s
Qwen3.6 27BFP16 · ~6 tok/sQ8_0 · ~36 tok/s
Qwen3 30B-A3BFP16 · ~50 tok/sQ6_K · ~397 tok/s
Qwen3 Coder 30B-A3BFP16 · ~50 tok/sQ6_K · ~397 tok/s
GLM-4.7 Flash 30B-A3BFP16 · ~55 tok/sQ6_K · ~437 tok/s
Gemma 4 31BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~42 tok/s
Nemotron 3 Nano 30B-A3BFP16 · ~47 tok/sQ6_K · ~375 tok/s
Qwen2.5 32BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~40 tok/s
DeepSeek R1 Distill Qwen 32BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~40 tok/s
Qwen3 32BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~40 tok/s
QwQ 32BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~40 tok/s
Qwen2.5 Coder 32BFP16 · ~5 tok/sQ6_K · ~40 tok/s
Qwen3.6 35B-A3BFP16 · ~55 tok/sQ6_K · ~437 tok/s
Mixtral 8x7BFP16 · ~13 tok/sQ4_K_M · ~137 tok/s
Llama 3.1 70BQ8_0 · ~4 tok/sQ2_K · ~41 tok/s
Llama 3.3 70BQ8_0 · ~4 tok/sQ2_K · ~41 tok/s
DeepSeek R1 Distill Llama 70BQ8_0 · ~4 tok/sQ2_K · ~41 tok/s
Qwen2.5 72BQ8_0 · ~4 tok/sQ2_K · ~39 tok/s
Qwen3 Coder Next 80B-A3BQ8_0 · ~103 tok/sQ2_K · ~956 tok/s
GLM-4.5-Air 106B-A12BQ6_K · ~33 tok/sToo big
Llama 4 Scout 17B-16EQ6_K · ~24 tok/sToo big
gpt-oss 120BQ5_K_M · ~90 tok/sToo big
Qwen3.8 Flash NextQ3_K_M · ~112 tok/sToo big
Qwen3 235B-A22BQ2_K · ~40 tok/sToo big
DeepSeek V4 Flash 284B-A13BToo bigToo big
GLM-5.3 Flash 320B-A18BToo bigToo big
MiniMax M3 428B-A23BToo bigToo big
GLM-5 744B-A40BToo bigToo big
GLM-5.3Too bigToo big
DeepSeek V4.1 FlashToo bigToo big
Mistral Large 4 1T-A52BToo bigToo big
DeepSeek V4 Pro 1.6T-A49BToo bigToo big
Qwen3.8 2.4T-A95BToo bigToo big
Kimi K3.1 Pro 2.8T-A104BToo bigToo big