1De specificaties die tellen voor AI
| Geïntegreerd geheugen | 32 GB |
|---|---|
| Geheugenbandbreedte | 120 GB/s |
| Zit in | MacBook Air (2025), 14-inch MacBook Pro (2024), Mac mini (2024), iMac (2024) |
| Vaste plek ervoor | Core-plek: delft tot 20 MLX per dag |
2Welke modellen passen
Bij 4 bits per gewicht heeft een model iets meer dan een halve gigabyte per miljard parameters nodig, plus ruimte voor de context en macOS. Met 32 GB biedt de M4 ruim plaats aan modellen tot ongeveer 42 miljard parameters.
| Model in 4-bit | Benodigd geheugen | Past op de M4 |
|---|---|---|
| 8B-model | 4,5 GB | Ja |
| 14B-model | 7,9 GB | Ja |
| 32B-model | 18 GB | Ja |
| 70B-model | 39,4 GB | Nee |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Nee |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223,3 GB | Nee |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Nee |
3Hoe snel hij is
Tekst schrijven wordt begrensd door de geheugenbandbreedte: elke nieuwe token leest de actieve gewichten van het model één keer. Deel de 120 GB/s van de M4 door het aantal bytes dat per token wordt gelezen en je krijgt het plafond hieronder. In de praktijk haal je meestal zo'n 45% tot 80% daarvan (llama.cpp-benchmarks).
| Model in 4-bit | Gelezen per token | Plafond voor één chat |
|---|---|---|
| 8B-model | 4,5 GB | 27 tokens/s |
| 14B-model | 7,9 GB | 15 tokens/s |
| 32B-model | 18 GB | 7 tokens/s |
5Vergelijk met andere chips
6Vragen
- Kan de M4 een 70B-model draaien?
- Niet ruim. Een 70B-model in 4-bit heeft ongeveer 40 GB nodig, en de M4 heeft maximaal 32 GB. Modellen tot ongeveer 42 miljard parameters passen goed.
- Hoeveel tokens per seconde haalt de M4?
- Voor een 8B-model in 4-bit ligt het plafond rond 27 tokens per seconde, en in de praktijk haal je ongeveer de helft tot vier vijfde daarvan. Grotere modellen zijn naar verhouding trager.
- Is de M4 goed voor AI?
- Voor lokale modellen tellen geheugen en bandbreedte het zwaarst. De M4 heeft tot 32 GB met 120 GB/s, genoeg voor modellen tot ongeveer 42 miljard parameters. Met MLX Node kan hij ook verdienen door AI-werk uit te voeren voor MLX Network.
Bronnen
- Apple: Mac mini (2024) specssupport.apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com