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Mac mini mit M6 und 32 GB Unified Memory
Apple-Chip32 GiB170 GB/s5,5 TFLOPS
Dieser Rechner lässt dem Modell 29,00 GiB, nachdem das System seinen Anteil genommen hat, und er nimmt 14 der 18 Modelle auf, die wir bei der Referenzkompression messen. Über das Tempo der Antwort entscheidet nicht der Chip, sondern die 170 GB/s Speicherbandbreite.
Bleibt für das Modell
Eigene Schätzung
Speicherbandbreite
Herstellerangabe
Modelle, die passen
Von Local AI Scope gemessen
Der Speicher, den Sie wirklich nutzen können
Der vereinheitlichte Speicher wird mit dem Betriebssystem und allem Geöffneten geteilt. Die Reserve hier ist bewusst vorsichtig angesetzt; im Werkzeug können Sie sie ändern.
| Speicher | GiB |
|---|---|
| Speicher des Rechners | 32 |
| Für das System reserviert | −3,00 |
| Bleibt für das Modell | 29,00 |
Einen Mac mini mit M6 und 64 GB gibt es nicht. Apples eigene Ankündigung nennt 16 GB Unified Memory serienmäßig, konfigurierbar bis 32 GB. Die 64-GB-Konfiguration gehört zum anderen Mac mini, der am selben Tag vorgestellt wurde: dem mit M5 Pro, einem anderen Chip mit einer anderen Obergrenze. Diese Obergrenze entscheidet, ob ein Modell überhaupt passt, und ist damit die wichtigste Zahl dieser Seite — sie lautet 32.
Speicherbandbreite
Es sind zwei verschiedene Grenzen, und sie werden ständig verwechselt. Während das Modell die Antwort schreibt, bestimmt die Bandbreite: Für jeden einzelnen Token müssen die Gewichte erneut gelesen werden, Tokens pro Sekunde sind also ungefähr Bandbreite geteilt durch Modellgröße. Während das Modell Ihr Dokument liest, bestimmt die Rechenleistung: Die Eingabe wird auf einmal verarbeitet. Darum kann ein Notebook ohne GPU Minuten bis zum ersten Wort brauchen und danach in erträglichem Tempo schreiben.
170 GB/s — Herstellerangabe · gegen die Herstellerseite geprüft am 2026-08-27 (Quelle).
Die 170 GB/s gehören zum M6. Apple hat am selben Tag einen zweiten Mac mini vorgestellt, den mit M5 Pro: ein anderer Chip mit 307 GB/s und bis zu 64 GB, ab 1.699 Dollar. Und Apple nennt den M6 seinen „ersten 2-Nanometer-Chip“, ohne eine Fertigung zu nennen: Das konkrete Verfahren, das in der Berichterstattung wiederholt wird, stammt nicht von Apple und steht deshalb auch nicht hier.
Rechenleistung: 5,5 TFLOPS (Schätzung für diese Geräteklasse) — Geschätzt · der Hersteller veröffentlicht diese Zahl überhaupt nicht; unsere ist eine vorsichtige Schätzung, keine Spezifikation. Die Zahlen dieser Zeile stammen je nach Rechner nicht aus derselben Messgröße, weil jeder Hersteller eine andere veröffentlicht. Vergleichen Sie sie zwischen Rechnern nur mit diesem Wissen.
Welche Modelle hier hineinpassen und welche nicht
Passen heißt, dass drei Dinge gleichzeitig in den übrigen Speicher passen: die Modelldatei, ihr Kontextspeicher und die Arbeitsreserve der Laufzeitumgebung. Der Kontextspeicher wird aus dem von jedem Modell angegebenen Aufmerksamkeitsmuster Schicht für Schicht berechnet, nicht aus der generischen Formel — deshalb passen hier Modelle, die andere Rechner für unmöglich erklären.
| Modell | Gezeigte Kompression | Modellgröße | 8k | 32k | 128k | Größter Kontext, der passt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | ja | ja | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | ja | ja | — | 32k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | ja | ja | ja | 256k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | nein | nein | nein | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | nein | nein | nein | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | nein | nein | nein | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | nein | nein | nein | — |
Die Größen sind die der tatsächlich veröffentlichten Dateien in der Referenzkompression, eine Stufe je Zeile: Q4_K_M, wo der Autor sie veröffentlicht, sonst die nächstgelegene. Jede Zeile nennt, welche sie zeigt. Q4_K_M ist unsere Qualitätsuntergrenze: darunter ist der Verlust in den Antworten hörbar. Ein Modell, das hier nur mit stärkerer Kompression passen würde, gilt bewusst als nicht passend. Ein Gedankenstrich in einer Kontextspalte heißt, dass das Modell diesen Kontext gar nicht anbietet, es gibt also nichts einzupassen.
Modelle, die passen — 14 von den 18 gemessenen Modellen
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— Kontext 256k Tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - mistral-small-24b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens
Modelle, die nicht passen — 4 von den 18 gemessenen Modellen
- gpt-oss-120b
Q4_K_M— es fehlen 30,28 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— es fehlen 33,30 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— es fehlen 99,29 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— es fehlen 420,13 GiB