MacBook Air M5は何GB？ローカルLLMなら24GB、32GBでも速さは同じ

Q: MacBook Air M5は、あとからメモリを増設できますか？

できません。 Apple Siliconのユニファイドメモリはチップと一体で、購入時に選んだ容量のまま固定されます。ローカルLLMを使う可能性が少しでもあるなら、買う時点で決めておく必要があります。

Q: 16GBでもローカルLLMは動きますか？

12Bクラスまでなら動きます。 Air M5 16GBでllama.cppを動かした報告では、GPUが使えるメモリの上限は12.7GBでした。12Bの4bitは8.78GiBで収まりますが、30BクラスのMoE（17GB台）は入りません。

Q: 13インチと15インチで生成速度は変わりますか？

メモリ帯域幅はどちらも153GB/sなので、生成速度を決める条件は同じです。 違いは13インチの16GB標準構成だけGPUが8コアになる点です。24GB以上を選べば、どちらも10コアGPUになります。

Q: 同じM5のMacBook Proとどちらがいいですか？

チャット中心ならAirで十分、長時間の一括処理が多いならProです。 チップとメモリ帯域幅は同じですが、Airはファンレスです。Air M5 32GBで連続推論を測った検証では、約150秒で冷えた状態の69〜77%まで下がって横ばいになりました。

こんにちは、buchiです。

MacBook Air M5でローカルLLMを動かしたい。でもメモリは16GB・24GB・32GBのどれにすればいいのか、迷っていませんか？

おすすめは、試してみたいなら24GB、27Bクラスや35BクラスのMoEモデルまで載せたいなら32GBです。ただしAir M5は、同じモデルを動かす限り、メモリを増やしても生成の速さは変わりません。手元にあるM5のMacBook Proでの実測値に、Air M5の32GB機で測った人たちのデータを重ねて整理します。

Air M5はメモリを増やしても速くならない

Appleの技術仕様を見ると、メモリ帯域幅はどの構成でも153GB/sです。

Air M5のメモリ	メモリ帯域幅	GPU
16GB（13インチ標準）	153GB/s	8コア（10コアに変更可）
16GB（15インチ標準）	153GB/s	10コア
24GB	153GB/s	10コア
32GB	153GB/s	10コア

LLMが文章を生成する速さは、この帯域幅でほぼ決まります。Apple自身も、M5のLLM性能を検証した記事でそう書いています。

「その後のトークン生成は、計算性能ではなくメモリ帯域幅に縛られます。今回試したモデルでは、M5はM4より19〜27%速くなりました。メモリ帯域幅が大きいためです（M4は120GB/s、M5は153GB/sで28%高い）」

— AppleによるM5とMLXの検証記事（Apple Machine Learning Research, 2025-11-19）

24GBや32GBにして増えるのは、載せられるモデルの大きさだけ。ここはMac mini M6と事情が違います。M6は16GBだけ帯域が低く、24GB以上で速くなる構成でした（ぶちがじぇ前回記事）。

構成ごとの価格

Apple Storeの価格（税込、SSDは512GB）です。32GBは、24GB構成の画面に表示される差額（+36,000円）から計算しました。

メモリ	13インチ	15インチ
16GB（8コアGPU）	224,800円	設定なし
16GB（10コアGPU）	242,800円	264,800円
24GB	260,800円	300,800円
32GB	296,800円	336,800円

13インチは、24GB以上を選ぶとGPUが自動で10コアに上がります。16GB・10コアGPUの構成から見ると、24GBへの差額は18,000円。メモリ8GB分としてはかなり割安です。

MacBook Air M5

M5チップ（10コアCPU）搭載。メモリは16GB・24GB・32GB、メモリ帯域幅はどの構成も153GB/s。13インチと15インチ

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手元のM5 Macで測った数字

私はAirの実機を持っていません。そのかわり、メインで使っているMacBook Pro M5（14インチ・24GB）は、Air M5の24GB構成とチップの中身が同じです。CPU 10コア、GPU 10コア、メモリ帯域幅153GB/s。以下は2026年9月に、このMacにLM Studioを入れて測った結果です。

モデル（4bit）	ファイル	必要メモリ	MacBook Pro M5 / 24GB
gemma-4-12B coder	6.73GB	8.78GiB	動いた（13〜14 tok/s）
Qwen3.8-27B	16.08GB	20.97GiB	載らない

12Bは問題なく動きました。27Bは、LM Studioがシステムの資源不足と判断してロードを止めます。必要なメモリはファイルサイズのおよそ1.3倍なので、ダウンロードサイズだけで判断すると間違えます。

32GBで27Bクラスを動かした人の実測

27Bが載らなかったので、Air M5の32GB機で実際に測った人のデータを集めました。密なモデル（Dense）とMoEモデルで、速さが一桁違います。

モデル（出典の表記）	種類	生成速度	出典
qwen3.6:27b（Q4_K_M・Ollama）	Dense	5.12 tok/s	jujube
Qwen3.8-27B-MLX-4bit（MLX）	Dense	6.7〜6.8 tok/s	TensorFold #50
qwen3.8:27b（Q4_K_M・Ollama）	Dense	7.76 tok/s	jujube
qwen3.6:35b-a3b（nvfp4 / q4_K_M）	MoE	43〜44 tok/s	jujube
Qwen3-30B-A3B 4-bit（MLX）	MoE	57 tok/s（冷えた状態）	Zach Rattner

密な27Bは5〜8 tok/s。12Bの実測から私が逆算していた5〜6 tok/sと、ほぼ同じ範囲に収まりました。測った本人も、結論をこう書いています。

「この機体の実用ラインは MoE 構造のモデルで、Dense は世代が上がっても届きません。」

— MacBook Air M5（32GB）でローカルLLMを測った検証記事（note・jujube, 2026-08-19）

載るかどうかもギリギリです。Air M5 32GBでの報告では、macOSがGPUに使わせる上限が約25GiB。27Bはモデルとプロンプト1つ分で約21.3GiBを使い、ツール側の既定の上限では起動を拒否されています。32GBなら入るものの、余裕はほとんどありません。

MoEモデルという選択肢

表のMoEモデルは、総パラメータが30〜35Bあっても、1トークンごとに計算に使うのは3B程度。読み込むデータが少ないぶん、帯域153GB/sのAirでも速く動きます。

しかも30BクラスのMoEなら、24GBでも載ります。Appleは私と同じ24GBのMacBook Pro M5で、Qwen3-30B-A3B（4bit）が17.31GBで動くと示しています。

「24GBのMacBook Proなら、BF16精度の8Bモデルも、4bitに量子化した30BのMoEモデルも楽に載ります。どちらも推論に使うメモリは18GB未満です」

— AppleによるM5とMLXの検証記事（Apple Machine Learning Research, 2025-11-19）

私の24GB機で27Bが止められた20.97GiBより、3GB以上小さい数字です。MoEなら24GBで「大きくて速いモデル」が使えます。

ファンレスの影響

Appleは製品ページでAirを「ファンレス設計なので静かなまま」と紹介しています。私の数字は、ファンのあるMacBook Proで測ったものです。

Air M5 32GBで10分間の連続推論を測ったZach Rattnerさんによると、速度は30〜60秒で落ち始め、約150秒で底を打って、冷えた状態の69〜77%で横ばいになりました。原因はメモリ不足ではなく熱で、スワップは1MBも増えていません。電源につないだほうが、バッテリー駆動より7〜12%遅いという意外な結果も出ています。

「対話的な使い方では、そこまで達しません。チャットの1往復は数秒の負荷のあと読んでいる時間が続き、その間に本体は熱を逃がします」

— ファンレスのAir M5（32GB）で連続推論を測った検証（Zach Rattner, 2026-09-06）

jujubeさんの測定でも、5回連続で8分回した密な27Bだけが1回目の75%まで落ち、1回10〜16秒で終わるMoEは落ちていません。チャットで使うぶんには気にしなくていい、長時間の一括処理では3割ほど遅くなる、と考えておけばよさそうです。私の13〜14 tok/sにこの保持率を当てはめると、Airで長く回し続けた場合は9〜10 tok/s前後になる計算です（推論）。

迷ったら24GB

Airは持ち歩くメインマシンになることが多いはずです。12Bの密なモデルも、30BクラスのMoEも載る24GBが、いちばん無理のない選び方です。13インチなら標準構成に36,000円足すだけで、メモリが8GB増えてGPUも10コアに上がります。

32GBは、27Bクラスの密なモデルや35BクラスのMoEを手元で動かしたい人向け。密な27Bは5〜8 tok/sなので、待てる使い方かどうかで決めてください。LLMをまったく使わないなら、16GBで困ることはありません。

速さが欲しくなったら、Airのメモリを積み増すより別の道を考えたほうが早い、というのが私の実感です。私が自宅で常時動かしているRTX 3090（VRAM24GB）のPCでは、同じ12Bが56.7 tok/s出ています。このPCを構築したのも、以前使っていたM2 Pro（メモリ16GB、今は家族が使用中）のMacで物足りなくなったからでした。

Air M5を今買っていいかは、下のカードで判定しています。

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