Côte à côte
| M4 | M4 Pro | |
|---|---|---|
| Capacités de mémoire | 16, 24, 32 GB | 24, 48, 64 GB |
| Bande passante mémoire | 120 GB/s | 273 GB/s |
| Pour les modèles, au plus | environ 24 GB | environ 48 GB |
| Modèles qui tournent bien | 27 sur 73 | 31 sur 73 |
| Classe de place MLX | Core | Pro |
| Présente dans | MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024), MacBook Air (13-inch, M4, 2025), MacBook Air (15-inch, M4, 2025) | Mac mini (2024), MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024) |
Vitesse avec des modèles populaires
Tokens par seconde pour une conversation, chaque puce avec sa plus grande capacité de mémoire (32 GB et 64 GB), avec la meilleure version du modèle qui tient.
| Modèle | M4 | M4 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 12–21 4 bits | 14–26 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actifs | 28–51 4,25 bits natif | 65–115 4,25 bits natif |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actifs | 32–56 4 bits | 38–68 8 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 2–4 6 bits | 4–8 8 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 2–4 2 bits qualité moindre | 3–6 4 bits |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actifs | trop grand | 77–137 2 bits qualité moindre |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actifs | trop grand | 40–70 2 bits qualité moindre |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actifs | trop grand | trop grand |
Questions
- La puce M4 Pro est-elle plus rapide que la M4 pour les LLM ?
- La puce M4 Pro lit la mémoire environ 127 % plus vite que la M4 (273 contre 120 GB/s) ; elle écrit donc environ 127 % plus vite avec tout modèle qui tient dans les deux. La lecture d’un long prompt dépend plutôt de la puissance de calcul du GPU, que cette comparaison ne couvre pas.
- Laquelle fait tourner de plus grands modèles, la M4 ou la M4 Pro ?
- La M4 Pro : La puce M4 Pro monte jusqu’à 64 GB de mémoire, la M4 jusqu’à 32 GB. À sa plus grande capacité, elle fait bien tourner 31 des 73 modèles ouverts, contre 27.
Autres comparaisons
La puce M4 pour l’IA locale · La puce M4 Pro pour l’IA locale · Comparer tous les modèles · Le meilleur Mac pour les LLM en local
Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.