M3 czy M4 do lokalnej AI.

M4 odczytuje pamięć o około 20% szybciej niż M3 (120 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 20% szybciej. M4 ma do 32 GB pamięci, M3 do 24 GB.

M3100 GB/sdo 24 GB · działa dobrze: 20M4120 GB/sdo 32 GB · działa dobrze: 27

Obok siebie

M3M4
Rozmiary pamięci8, 16, 24 GB16, 24, 32 GB
Przepustowość pamięci100 GB/s120 GB/s
Dla modeli, maksymalnieokoło 18 GBokoło 24 GB
Modele działające dobrze20 z 7327 z 73
Klasa miejsca MLXCoreCore
Występuje wMacBook Pro (14-inch, M3, Nov 2023), iMac (24-inch, M3, 2023, Two ports), iMac (24-inch, M3, 2023, Four ports), MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024)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)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (24 GB i 32 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

ModelM3M4
Llama 3.1 8B Instruct8B10–18 4-bit12–21 4-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B24–42 natywnie 4,25-bit28–51 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B35–62 3-bit niższa jakość32–56 4-bit
Qwen3.8 27B27B3–5 4-bit2–4 6-bit
Llama 3.3 70B Instruct70Bza duży2–4 2-bit niższa jakość
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1Bza dużyza duży
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10Bza dużyza duży
DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13Bza dużyza duży

Pytania

Czy M4 jest szybszy od M3 w LLM?
M4 odczytuje pamięć o około 20% szybciej niż M3 (120 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 20% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M3 czy M4?
M4: M4 ma do 32 GB pamięci, M3 do 24 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 27 z 73 otwartych modeli, wobec 20.

Więcej porównań

M3 do lokalnej AI · M4 do lokalnej AI · Porównaj wszystkie modele · Najlepszy Mac do lokalnych LLM

Jak to liczymy

Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.

M3 czy M4 do LLM: pamięć, szybkość, co kupić