Welches LLM ist das beste für den M4 Pro mit 24 GB?

Unter den Modellen mit veröffentlichtem Intelligence Index erzielt MiniCPM5 2B den höchsten Wert von denen, die hier gut laufen: 8 Bit, etwa 45–81 Tokens pro Sekunde. Das größte, das gut läuft, ist Gemma 4 26B A4B.

Kann der M4 Pro mit 24 GB Llama 3.3 70B ausführen?

Nein: Selbst mit 2 Bit braucht es mehr als die 18 GB, die die GPU standardmäßig nutzen kann.

Wie schnell ist gpt-oss-20b auf dem M4 Pro?

Etwa 65–115 Tokens pro Sekunde (4,25 Bit nativ), bei 273 GB/s Speicherbandbreite des Chips.

Welche LLMs laufen auf dem M4 Pro mit 24 GB? Modelle, Tempo

Läuft gut 30

Passt mit Platz für den Kontext, bei 10 oder mehr Tokens pro Sekunde.

Modell	Version	Speicher	Tokens/s
MiniCPM5 2B2,52B · Intelligenz 12,5	8 Bit	2,7 GB	45–81
Qwen3.5 9B9B · Intelligenz 11,2	8 Bit	9,6 GB	13–23
Granite 4.2 8B8B · Intelligenz 11,1	8 Bit	8,5 GB	14–26
Granite 4.2 3B3B · Intelligenz 9,1	8 Bit	3,2 GB	38–68
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv · Intelligenz 9	4,25 Bit nativ	13,8 GB	65–115
Gemma 4 E4B8B · Intelligenz 8,9	8 Bit	8,5 GB	26–46
Ministral 3 8B8,9B · Intelligenz 5,5	8 Bit	9,5 GB	13–23
Nemotron 3 Nano 4B3,97B · Intelligenz 4,8	8 Bit	4,2 GB	29–52
Gemma 4 26B A4B25,2B · 3,8B aktiv	4 Bit	14,2 GB	59–104
LFM2.5 24B A2B24B · 2B aktiv	4 Bit	13,5 GB	112–199
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B	6 Bit	12,2 GB	10–18
Phi-4 (14B)14B	6 Bit	11,4 GB	11–19
Gemma 4 12B Unified12B	8 Bit	12,7 GB	10–17
Qwen3 8B8,2B	8 Bit	8,7 GB	14–25
Llama 3.1 8B Instruct8B	8 Bit	8,5 GB	14–26
Gemma 4 E2B5,1B	8 Bit	5,4 GB	51–91
Qwen3.5 4B4B	8 Bit	4,3 GB	29–51
Phi-4 mini instruct3,8B	8 Bit	4 GB	31–55
Llama 3.2 3B Instruct3,21B	8 Bit	3,4 GB	36–64
SmolLM3 3B3B	8 Bit	3,2 GB	38–68
LFM2.5 2.6B2,69B	8 Bit	2,9 GB	42–75
Qwen3.5 2B2B	8 Bit	2,1 GB	59–104
Llama 3.2 1B Instruct1,23B	8 Bit	1,3 GB	95–168
Qwen3.5 0.8B0,8B	8 Bit	0,9 GB	137–243
Qwen3 0.6B0,6B	8 Bit	0,6 GB	205–364
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv · Intelligenz 18,2	3 Bit geringere Qualität	15,3 GB	95–168
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · 3B aktiv · Intelligenz 12,9	3 Bit geringere Qualität	13,1 GB	95–168
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · 3,5B aktiv · Intelligenz 8,9	3 Bit geringere Qualität	13,1 GB	82–146
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30,5B · 3,3B aktiv	3 Bit geringere Qualität	13,3 GB	88–156
GLM-4.7 Flash30B · 3B aktiv	3 Bit geringere Qualität	13,1 GB	95–168

Läuft, aber langsam 8

Passt, aber unter 10 Tokens pro Sekunde: gut für Stapelverarbeitung, langsam für Chats.

Modell	Version	Speicher	Tokens/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligenz 33,7	4 Bit	15,2 GB	8–14
Qwen3.6 27B27B	4 Bit	15,2 GB	8–14
Devstral Small 2 (24B)24B	4 Bit	13,5 GB	9–16
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4 Bit	13,5 GB	9–16
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4 Bit	13,5 GB	9–16
Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligenz 17,5	3 Bit geringere Qualität	13 GB	9–17
Gemma 4 31B30,7B · Intelligenz 14,7	3 Bit geringere Qualität	13,4 GB	9–16
Granite 4.2 30B30B · Intelligenz 12,7	3 Bit geringere Qualität	13,1 GB	9–17

Andere Macs

Alle Macs mit 24 GB, mit jedem Chip.

Der M4 Pro mit mehr oder weniger Speicher:

Benachbarte Chips:

Im direkten Vergleich:

Gegen PCs und Grafikkarten:

M4 Pro vs Ryzen AI Max+ 395

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Fragen

Welches LLM ist das beste für den M4 Pro mit 24 GB?: Unter den Modellen mit veröffentlichtem Intelligence Index erzielt MiniCPM5 2B den höchsten Wert von denen, die hier gut laufen: 8 Bit, etwa 45–81 Tokens pro Sekunde. Das größte, das gut läuft, ist Gemma 4 26B A4B.
Kann der M4 Pro mit 24 GB Llama 3.3 70B ausführen?: Nein: Selbst mit 2 Bit braucht es mehr als die 18 GB, die die GPU standardmäßig nutzen kann.
Wie schnell ist gpt-oss-20b auf dem M4 Pro?: Etwa 65–115 Tokens pro Sekunde (4,25 Bit nativ), bei 273 GB/s Speicherbandbreite des Chips.

Führ sie mit MLX Harness (kostenlos, Open Source) oder mit Apples mlx-lm im Terminal aus: Schritt für Schritt.

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.

Was läuft auf dem M4 Pro mit 24 GB?