M4 czy M4 Pro do lokalnej AI.

M4 Pro odczytuje pamięć o około 127% szybciej niż M4 (273 wobec 120 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 127% szybciej. M4 Pro ma do 64 GB pamięci, M4 do 32 GB.

M4120 GB/sdo 32 GB · działa dobrze: 27M4 Pro273 GB/sdo 64 GB · działa dobrze: 31

Obok siebie

M4M4 Pro
Rozmiary pamięci16, 24, 32 GB24, 48, 64 GB
Przepustowość pamięci120 GB/s273 GB/s
Dla modeli, maksymalnieokoło 24 GBokoło 48 GB
Modele działające dobrze27 z 7331 z 73
Klasa miejsca MLXCorePro
Występuje wMacBook 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)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (32 GB i 64 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

ModelM4M4 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B12–21 4-bit14–26 8-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B28–51 natywnie 4,25-bit65–115 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B32–56 4-bit38–68 8-bit
Qwen3.8 27B27B2–4 6-bit4–8 8-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B2–4 2-bit niższa jakość3–6 4-bit
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1Bza duży77–137 2-bit niższa jakość
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10Bza duży40–70 2-bit niższa jakość
DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13Bza dużyza duży

Pytania

Czy M4 Pro jest szybszy od M4 w LLM?
M4 Pro odczytuje pamięć o około 127% szybciej niż M4 (273 wobec 120 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 127% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M4 czy M4 Pro?
M4 Pro: M4 Pro ma do 64 GB pamięci, M4 do 32 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 31 z 73 otwartych modeli, wobec 27.

Więcej porównań

M4 do lokalnej AI · M4 Pro 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.

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