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Apple M4 运行本地大模型

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

作者： Jakub Rusinowski · 最后更新： 2026年7月12日

凭借 32 GB、120 GB/s 带宽，M4 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 137 个模型。能放下的最大模型是 Qwen 3 32B（约 22.8 GB），首选是 Laguna XS 2.1 33B-A3B，速度 11–23 tok/s。

Up to 32 GB unified memory at 120 GB/s. Fits 7–8B models with room for larger context windows, and can run some 13–14B models at aggressive quantization. Ships in the MacBook Air, Mac mini, iMac, and iPad Pro.

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可在 M4 上运行的模型

Q4_K_M，8K 上下文，可用 24 GB。按质量和速度排序。

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

显示 137 个中的 12 个

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Apple Mac mini M4 (16GB)

16 GB unified memory · 120 GB/s

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与其他 GPU 的速度对比

Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。计算方法

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

规格

规格更新于 2026-07-12。

显存: 32 GB
内存带宽: 120 GB/s
架构: ARM, 3nm TSMC
系列: Apple Silicon
整卡功耗: 22 W
发布年份: 2024
模型可用: 24 GB（约为统一内存的 75%）

最适合8B–14B models (Q4)MacBook AirMac miniiPad Pro

推荐的第一个模型（Ollama）

相似 GPU

Apple M532 GB · 153 GB/s显存相同，带宽 +27%Apple M632 GB · 170 GB/s显存相同，带宽 +42%Apple M2 Pro32 GB · 200 GB/s显存相同，带宽 +67%

常见问题

Apple M4 能运行本地大模型吗？

可以。它有 32 GB（模型可用 24 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 137 个模型；最大的是 Qwen 3 32B，约需 22.8 GB。

Apple M4 的 AI 推理速度有多快？

估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 7.7–16 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 24 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。

32 GB 能运行哪些大模型？

能放下的最佳模型包括：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。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.1:8b。