Im Vergleich
| M1 Pro | M4 Pro | |
|---|---|---|
| Speichergrößen | 16, 32 GB | 24, 48, 64 GB |
| Speicherbandbreite | 200 GB/s | 273 GB/s |
| Für Modelle, höchstens | etwa 24 GB | etwa 48 GB |
| Modelle, die gut laufen | 30 von 73 | 31 von 73 |
| MLX-Platzklasse | Pro | Pro |
| Steckt in | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021) | Mac mini (2024), MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024) |
Tempo mit beliebten Modellen
Tokens pro Sekunde für eine Unterhaltung, jeder Chip mit seiner größten Speichergröße (32 GB und 64 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.
| Modell | M1 Pro | M4 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 8 Bit | 14–26 8 Bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv | 47–84 4,25 Bit nativ | 65–115 4,25 Bit nativ |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv | 53–94 4 Bit | 38–68 8 Bit |
| Qwen3.8 27B27B | 4–7 6 Bit | 4–8 8 Bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 2 Bit geringere Qualität | 3–6 4 Bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktiv | zu groß | 77–137 2 Bit geringere Qualität |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktiv | zu groß | 40–70 2 Bit geringere Qualität |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktiv | zu groß | zu groß |
Fragen
- Ist der M4 Pro schneller als der M1 Pro für LLMs?
- Der M4 Pro liest den Speicher etwa 37 % schneller als der M1 Pro (273 gegenüber 200 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 37 % schneller. Das Einlesen eines langen Prompts hängt dagegen von der Rechenleistung der GPU ab, die dieser Vergleich nicht abdeckt.
- Welcher führt größere Modelle aus, der M1 Pro oder der M4 Pro?
- Der M4 Pro: Den M4 Pro gibt es mit bis zu 64 GB Speicher, den M1 Pro mit bis zu 32 GB. In seiner größten Ausführung führt er 31 von 73 offenen Modellen gut aus, der andere 30.
Weitere Vergleiche
- M1 vs M1 Pro
- M1 Pro vs M1 Max
- M1 Pro vs M2 Pro
- M3 Pro vs M4 Pro
- M4 vs M4 Pro
- M4 Pro vs M4 Max
- M4 Pro vs M5 Pro
- M4 Pro vs M5 Max
Der M1 Pro für lokale KI · Der M4 Pro für lokale KI · Alle Modelle vergleichen · Der beste Mac für lokale LLMs
So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.