Ayon sa memory size
| Memory | Maayos | Pinakamalaki na maayos tumakbo | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 16 GB120 GB/s | 19 | Qwen3.5 9B | 34–60 tok/s |
| 24 GB120 GB/s | 22 | Gemma 4 26B A4B | 28–51 tok/s |
| 32 GB120 GB/s | 27 | Qwen3.6 35B A3B | 28–51 tok/s |
Mga Mac model: Mac mini (2024). Hindi lahat ng memory size ay inaalok sa bawat Mac model; nakalista sa Tech Specs ng Apple kung ano ang kasama ng bawat isa.
Mga tanong
- Maganda ba ang Mac mini na may M4 para sa local LLM?
- Sa 32 GB, maayos nitong napapatakbo ang 27 sa 73 na open model, hanggang Qwen3.6 35B A3B, at nagsusulat ito ng mga 28–51 token bawat segundo sa gpt-oss-20b. Binabasa ng M4 ang memory sa 120 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat.
- Gaano karaming memory ang dapat mayroon ang Mac mini na may M4 para sa AI?
- Sa 16 GB, maayos nitong napapatakbo ang 19 na open model; sa 32 GB, 27, hanggang Qwen3.6 35B A3B. Ang memory ang nagpapasya kung aling mga model ang kasya, at hindi na ito maa-upgrade pagkatapos.
Ibang Mac
Ang Mac mini na may ibang chip:
Ibang Mac na may M4:
Harapan:
Ang M4 para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac
Paano ito kinuwenta
Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.