1Die Daten, die für KI zählen
| Gemeinsamer Arbeitsspeicher | 32 GB |
|---|---|
| Speicherbandbreite | 120 GB/s |
| Steckt in | MacBook Air (2025), 14-inch MacBook Pro (2024), Mac mini (2024), iMac (2024) |
| Passender dedizierter Platz | Core-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 Bit | Benötigter Speicher | Passt auf den M4 |
|---|---|---|
| 8B-Modell | 4,5 GB | Ja |
| 14B-Modell | 7,9 GB | Ja |
| 32B-Modell | 18 GB | Ja |
| 70B-Modell | 39,4 GB | Nein |
| gpt-oss-120b, Mixture-of-Experts | 65 GB | Nein |
| Qwen3.5-397B-A17B, Mixture-of-Experts | 223,3 GB | Nein |
| DeepSeek-V4.1-Flash, Mixture-of-Experts | 316 GB | Nein |
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 Bit | Gelesen pro Token | Obergrenze für einen Chat |
|---|---|---|
| 8B-Modell | 4,5 GB | 27 Tokens/s |
| 14B-Modell | 7,9 GB | 15 Tokens/s |
| 32B-Modell | 18 GB | 7 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
- Apple: Mac mini (2024) specssupport.apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com