AppleMac / pamięć zunifikowanaAktualna generacja

Apple M4 do lokalnych LLM

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 12 lipca 2026

Z 32 GB przy 120 GB/s M4 uruchamia 121 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K. Największy, który się mieści, to Qwen 3 32B (~22.8 GB), a najlepszy wybór to Laguna XS 2.1 33B-A3B przy 11–23 tok/s.

Do 32 GB pamięci zunifikowanej przy 120 GB/s. Mieści modele 7–8B z zapasem na większe okna kontekstu, a przy agresywnej kwantyzacji poradzi sobie z częścią modeli 13–14B. Montowany w MacBooku Air, Macu mini, iMacu i iPadzie Pro.

Sprawdź mój sprzęt →Pełna tabela benchmarków

Modele, które działają na M4

Q4_K_M, kontekst 8K, 24 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.

Model	VRAM	Szybkość	Zmieści się?
Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1	20.7 GB	11–23 tok/s	Mieści się
Nemotron-Cascade 2 30B-A3B Nemotron Cascade 2	19.9 GB	10–22 tok/s	Mieści się
Qwen 3 30B-A3B (MoE) Qwen 3	20 GB	14–30 tok/s	Mieści się
Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) Qwen3-Coder	20 GB	14–30 tok/s	Mieści się
GLM-4.7-Flash 30B-A3B GLM-4.7 / GLM-Z1	18.9 GB	11–23 tok/s	Mieści się
Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Nemotron 3 Nano Omni	18.9 GB	11–23 tok/s	Mieści się
North Mini Code 1.0 30B-A3B North Mini Code	18.9 GB	11–23 tok/s	Mieści się
Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B Nemotron 3.5	18.9 GB	11–23 tok/s	Mieści się
Trinity Mini Trinity	16.9 GB	20–41 tok/s	Mieści się
Gemma 4 26B-A4B Gemma 4	17 GB	14–29 tok/s	Mieści się
LFM2.5-24B-A2B LFM2.5	15.5 GB	23–48 tok/s	Mieści się
GPT-OSS 20B GPT-OSS	13.6 GB	17–34 tok/s	Mieści się

Pokazano 12 z 121

Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci

Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.

Kup ten sprzęt Apple Mac mini M4 (16GB) — 16 GB unified memory · 120 GB/s Uruchom w chmurze NVIDIA A40 w RunPod — od $0.44/godz. · stawka sprawdzona 2026-08

lub porównaj w Vast.ai

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Apple Mac mini M4 (16GB)

16 GB unified memory · 120 GB/s

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Szybkość na tle innych GPU

Llama 3.1 8B, Q4_K_M. Szacowane zakresy. Jak to liczymy

RTX 5090113–234 tok/s RTX 409086–165 tok/s RTX 5090 Laptop GPU70–145 tok/s RTX PRO 4500 Blackwell (Workstation Edition)70–145 tok/s RTX PRO 5000 Blackwell Laptop GPU70–145 tok/s RTX 3090 Ti63–122 tok/s M5 Ultra59–123 tok/s RTX 309060–115 tok/s M47.7–16 tok/s

Specyfikacja

Specyfikację zaktualizowano 2026-07-12.

Pamięć: 32 GB
Przepustowość pamięci: 120 GB/s
Architektura: ARM, 3nm TSMC
Seria: Apple Silicon
Pobór mocy: 22 W
Rok premiery: 2024
Dostępne dla modeli: 24 GB (~75% pamięci zunifikowanej)

Najlepsze do8B–14B models (Q4)MacBook AirMac miniiPad Pro

Polecany pierwszy model (Ollama)

Podobne GPU

Apple M532 GB · 153 GB/sTyle samo VRAM, +27% przepustowości Apple M632 GB · 170 GB/sTyle samo VRAM, +42% przepustowości Apple M2 Pro32 GB · 200 GB/sTyle samo VRAM, +67% przepustowości

Najczęstsze pytania

Czy Apple M4 uruchomi lokalne LLM?

Tak. Z 32 GB (24 GB dostępne dla modelu) uruchamia 121 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K; największy to Qwen 3 32B, potrzebuje około 22.8 GB.

Jak szybki jest Apple M4 w inferencji AI?

Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 7.7–16 tok/s przy Q4_K_M. Llama 3.3 70B się nie mieści: potrzebuje około 44 GB, a dostępne jest 24 GB. To szacunki z modelu przepustowości pamięci, nie pomiary; wzór jest na stronie metodologii.

Jakie LLM uruchomię na 32 GB?

Wśród najlepszych, które się mieszczą: Laguna XS 2.1 33B-A3B, Nemotron-Cascade 2 30B-A3B, Qwen 3 30B-A3B (MoE), Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE), GLM-4.7-Flash 30B-A3B. Najszybszy start to Ollama: ollama run llama3.1:8b.