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24 GB の M4 で何が動く？

73 個のオープンモデルのうち 22 個が快適に動きます。GPU は標準で 24 GB のうち約 18 GB を使え、メモリの読み込み速度は 120 GB/s。これが生成の速さを決めます。搭載モデル：MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024) …。

快適に動く中でいちばん賢いMiniCPM5 2B8ビット · 2.7 GB · 20–36 tok/s快適に動く中でいちばん大きいGemma 4 26B A4B4ビット · 14.2 GB · 26–46 tok/s

快適に動く 27

コンテキスト用の余裕を残して収まり、毎秒 10 トークン以上。

モデルバージョンメモリトークン/秒
MiniCPM5 2B2.52B · 知能 12.58ビット2.7 GB20–36
Qwen3.5 9B9B · 知能 11.24ビット5.1 GB11–19
Granite 4.2 8B8B · 知能 11.14ビット4.5 GB12–21
Granite 4.2 3B3B · 知能 9.18ビット3.2 GB17–30
gpt-oss-20b21B · アクティブ 3.6B · 知能 9ネイティブ 4.25ビット13.8 GB28–51
Gemma 4 E4B8B · 知能 8.98ビット8.5 GB11–20
Ministral 3 8B8.9B · 知能 5.54ビット5 GB11–19
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · 知能 4.88ビット4.2 GB13–23
Gemma 4 26B A4B25.2B · アクティブ 3.8B4ビット14.2 GB26–46
LFM2.5 24B A2B24B · アクティブ 2B4ビット13.5 GB49–87
Qwen3 8B8.2B4ビット4.6 GB12–21
Llama 3.1 8B Instruct8B4ビット4.5 GB12–21
Gemma 4 E2B5.1B8ビット5.4 GB23–40
Qwen3.5 4B4B8ビット4.3 GB13–22
Phi-4 mini instruct3.8B8ビット4 GB14–24
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8ビット3.4 GB16–28
SmolLM3 3B3B8ビット3.2 GB17–30
LFM2.5 2.6B2.69B8ビット2.9 GB19–33
Qwen3.5 2B2B8ビット2.1 GB26–46
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8ビット1.3 GB42–74
Qwen3.5 0.8B0.8B8ビット0.9 GB60–107
Qwen3 0.6B0.6B8ビット0.6 GB90–160
Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B · 知能 18.23ビット 品質低め15.3 GB42–74
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · アクティブ 3B · 知能 12.93ビット 品質低め13.1 GB42–74
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · アクティブ 3.5B · 知能 8.93ビット 品質低め13.1 GB36–64
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · アクティブ 3.3B3ビット 品質低め13.3 GB39–69
GLM-4.7 Flash30B · アクティブ 3B3ビット 品質低め13.1 GB42–74

動くが遅い 11

収まるものの毎秒 10 トークン未満。バッチ処理には十分ですが、チャットには遅めです。

モデルバージョンメモリトークン/秒
Qwen3.8 27B27B · 知能 33.74ビット15.2 GB4–6
Qwen3.6 27B27B4ビット15.2 GB4–6
Devstral Small 2 (24B)24B4ビット13.5 GB4–7
Magistral Small 1.2 (2509)24B4ビット13.5 GB4–7
Mistral Small 3.2 (24B)24B4ビット13.5 GB4–7
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8ビット15.9 GB3–6
Phi-4 (14B)14B8ビット14.9 GB4–6
Gemma 4 12B Unified12B8ビット12.7 GB4–8
Muse Glimmer 30B29.6B · 知能 17.53ビット 品質低め13 GB4–7
Gemma 4 31B30.7B · 知能 14.73ビット 品質低め13.4 GB4–7
Granite 4.2 30B30B · 知能 12.73ビット 品質低め13.1 GB4–7

大きすぎる 35

2 ビットでも 24 GB を超えるメモリが必要です。

ほかの Mac

24 GB のすべての Mac（チップを問わず）。

メモリ容量違いの M4：

近いチップ：

直接比較：

どの Mac や GPU とも比較 · ローカル AI のための M4 · ローカル LLM に最適な Mac · すべての Mac

よくある質問

24 GB の M4 に最適な LLM は？
Intelligence Index が公開されているモデルのうち、ここで快適に動く中でスコアが最も高いのは MiniCPM5 2B です：8ビット、毎秒約 20–36 トークン。快適に動くいちばん大きなモデルは Gemma 4 26B A4B です。
24 GB の M4 で Llama 3.3 70B は動く？
いいえ。2 ビットでも、GPU が標準で使える 18 GB を超えます。
M4 での gpt-oss-20b の速さは？
毎秒約 28–51 トークン（ネイティブ 4.25ビット）。チップのメモリ帯域幅 120 GB/s から計算しています。

MLX Harness（無料、オープンソース）か、ターミナルで Apple の mlx-lm を使って動かせます：手順を見る。

計算方法

メモリ：モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール（重みあたり 0.5 ビット）を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度：メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。

24 GB の M4 で動く LLM は？全モデルと速度