Wat is het beste LLM voor een M4 Pro met 24 GB?

Van de modellen met een gepubliceerde Intelligence Index scoort MiniCPM5 2B het hoogst van de modellen die hier goed draaien: 8 bits, ongeveer 45–81 tokens per seconde. Het grootste dat goed draait, is Gemma 4 26B A4B.

Kan een M4 Pro met 24 GB Llama 3.3 70B draaien?

Nee: zelfs op 2 bits is meer nodig dan de 18 GB die de GPU standaard kan gebruiken.

Hoe snel is gpt-oss-20b op een M4 Pro?

Ongeveer 65–115 tokens per seconde (4,25 bits native), op basis van de geheugenbandbreedte van 273 GB/s van de chip.

Welke LLM's draait een M4 Pro met 24 GB? Modellen en snelheid

Draait goed 30

Past met ruimte voor de context, op 10 of meer tokens per seconde.

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

Draait, maar traag 8

Past, maar onder de 10 tokens per seconde: prima voor batchwerk, traag om mee te chatten.

Model	Versie	Geheugen	Tokens/s
Qwen3.8 27B27B · Intelligentie 33,7	4 bits	15,2 GB	8–14
Qwen3.6 27B27B	4 bits	15,2 GB	8–14
Devstral Small 2 (24B)24B	4 bits	13,5 GB	9–16
Magistral Small 1.2 (2509)24B	4 bits	13,5 GB	9–16
Mistral Small 3.2 (24B)24B	4 bits	13,5 GB	9–16
Muse Glimmer 30B29,6B · Intelligentie 17,5	3 bits lagere kwaliteit	13 GB	9–17
Gemma 4 31B30,7B · Intelligentie 14,7	3 bits lagere kwaliteit	13,4 GB	9–16
Granite 4.2 30B30B · Intelligentie 12,7	3 bits lagere kwaliteit	13,1 GB	9–17

Andere Macs

Alle Macs met 24 GB, met elke chip.

De M4 Pro met meer of minder geheugen:

Naburige chips:

Rechtstreeks vergeleken:

Tegen pc’s en videokaarten:

M4 Pro vs Ryzen AI Max+ 395

Vergelijk met elke Mac of GPU · De M4 Pro voor lokale AI · De beste Mac voor lokale LLM's · Alle Macs

Vragen

Wat is het beste LLM voor een M4 Pro met 24 GB?: Van de modellen met een gepubliceerde Intelligence Index scoort MiniCPM5 2B het hoogst van de modellen die hier goed draaien: 8 bits, ongeveer 45–81 tokens per seconde. Het grootste dat goed draait, is Gemma 4 26B A4B.
Kan een M4 Pro met 24 GB Llama 3.3 70B draaien?: Nee: zelfs op 2 bits is meer nodig dan de 18 GB die de GPU standaard kan gebruiken.
Hoe snel is gpt-oss-20b op een M4 Pro?: Ongeveer 65–115 tokens per seconde (4,25 bits native), op basis van de geheugenbandbreedte van 273 GB/s van de chip.

Draai ze met MLX Harness (gratis, open source) of met Apples mlx-lm in Terminal: stap voor stap.

Zo is het berekend

Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.

Wat draait een M4 Pro met 24 GB?