Der M4 für lokale KI.

Der M4 hat bis zu 32 GB gemeinsamen Arbeitsspeicher, den er mit bis zu 120 GB/s liest. Hier steht, was das für Sprachmodelle auf einem Mac mit diesem Chip bedeutet, berechnet aus Apples eigenen Angaben.

1Die Daten, die für KI zählen

Gemeinsamer Arbeitsspeicher32 GB
Speicherbandbreite120 GB/s
Steckt inMacBook Air (2025), 14-inch MacBook Pro (2024), Mac mini (2024), iMac (2024)
Passender dedizierter PlatzCore-Platz: schürft bis zu 20 MLX am Tag

2Welche Modelle passen

Bei 4 Bit pro Gewicht braucht ein Modell etwas mehr als ein halbes Gigabyte pro Milliarde Parameter, dazu Platz für seinen Kontext und macOS. Mit 32 GB fasst der M4 bequem Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter.

Modell in 4 BitBenötigter SpeicherPasst auf den M4
8B-Modell4,5 GBJa
14B-Modell7,9 GBJa
32B-Modell18 GBJa
70B-Modell39,4 GBNein
gpt-oss-120b, Mixture-of-Experts65 GBNein
Qwen3.5-397B-A17B, Mixture-of-Experts223,3 GBNein
DeepSeek-V4.1-Flash, Mixture-of-Experts316 GBNein

3Wie schnell er läuft

Beim Schreiben von Text begrenzt die Speicherbandbreite: Jeder neue Token liest die aktiven Gewichte des Modells einmal. Teilt man die 120 GB/s beim M4 durch die pro Token gelesenen Bytes, ergibt sich die Obergrenze unten. Echte Läufe erreichen meist etwa 45 % bis 80 % davon (Benchmarks von llama.cpp).

Modell in 4 BitGelesen pro TokenObergrenze für einen Chat
8B-Modell4,5 GB27 Tokens/s
14B-Modell7,9 GB15 Tokens/s
32B-Modell18 GB7 Tokens/s

5Mit anderen Chips vergleichen

6Fragen

Kann der M4 ein 70B-Modell ausführen?
Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M4 hat höchstens 32 GB. Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter passen gut.
Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M4?
Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 27 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.
Ist der M4 gut für KI?
Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M4 hat bis zu 32 GB mit 120 GB/s, genug für Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.

Quellen

  1. Apple: Mac mini (2024) specssupport.apple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
M4 für lokale LLMs: Speicher, Tempo und was passt | MLX