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Mac mit M4 Pro und 24 GB
Apple-Chip24 GiB273 GB/s9,2 TFLOPS
Der Hersteller verkauft diesen Rechner nicht mehr neu. Er bleibt in diesem Bereich, weil die Rechnung genauso antwortet, wenn Sie ein gebrauchtes Gerät ansehen oder es mit dem vergleichen, was heute verkauft wird; der Store führt keinen neuen Rechner mit diesem Chip mehr. Welcher ihn ablöst und zu welchem Preis, steht weiter unten im Preisblock.
Sobald das System seinen Anteil genommen hat, bleiben diesem Rechner 21,00 GiB für das Modell: Platz für 16 der 26 Modelle, die wir bei der Referenzkompression messen, und das schwerste, das hineinpasst, ist qwen3-coder-30b. Und wie schnell antwortet er? Das entscheidet nicht der Chip, sondern seine 273 GB/s Speicherbandbreite.
Bleibt für das Modell
Eigene Schätzung
Speicherbandbreite
Herstellerangabe
Modelle, die passen
Von Local AI Scope gemessen
Videos: Mac mit M4 Pro und 24 GB 2
Die besten Vorführungen, die wir gefunden haben. Drücken Sie auf Play, und es läuft direkt hier.
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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 | 24 |
| Für das System reserviert | −3,00 |
| Bleibt für das Modell | 21,00 |
Speicherbandbreite
Es sind zwei verschiedene Grenzen, und man verwechselt sie leicht. Während das Modell die Antwort schreibt, bestimmt die Bandbreite: Für jeden Token müssen die Gewichte, die es nutzt, erneut gelesen werden (bei einem dichten Modell alle, bei einem Mixture-of-Experts-Modell die gemeinsamen Schichten und nur die aktiven Experten), Tokens pro Sekunde sind also ungefähr Bandbreite geteilt durch diese Menge. 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.
273 GB/s — Herstellerangabe · gegen die Herstellerseite geprüft am 2026-08-25 (Quelle).
Rechenleistung: 9,2 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 diese Formel für unmöglich erklären würde.
| 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 | nein | 64k |
| 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 |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | ja | ja | ja | 256k |
| 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 | 32k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | ja | ja | ja | 128k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | ja | ja | nein | 32k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | ja | ja | nein | 64k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | ja | nein | nein | 16k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | ja | nein | nein | 16k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | nein | nein | nein | — |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | nein | nein | nein | — |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | nein | nein | nein | — |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | nein | nein | nein | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | nein | nein | nein | — |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | nein | nein | nein | — |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | nein | nein | nein | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | nein | nein | nein | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 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 — 16 von den 26 gemessenen Modellen
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— Kontext 64k 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 - granite-4.2-8b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— Kontext 256k 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 32k Tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— Kontext 128k Tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— Kontext 32k Tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— Kontext 64k Tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— Kontext 16k Tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— Kontext 16k Tokens
Modelle, die nicht passen — 10 von den 26 gemessenen Modellen
- qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— es fehlen 0,37 GiB - flint-40b
Q4_K_M— es fehlen 3,42 GiB - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— es fehlen 3,43 GiB - gpt-oss-120b
Q4_K_M— es fehlen 38,28 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— es fehlen 41,30 GiB - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— es fehlen 45,00 GiB - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— es fehlen 67,02 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— es fehlen 107,29 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— es fehlen 166,80 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— es fehlen 414,12 GiB
Darf es etwas stärker komprimiert sein? Dann ist auf dieser Liste nicht alles außer Reichweite. Bei den 21,00 GiB Unified Memory, die hier für das Modell bleiben, heißt das: qwen3.6-35b-a3b passt als Q4_K_S (19,46 GiB) mit bis zu 16k Tokens Kontext; flint-40b passt als Q3_K_M (18,19 GiB) mit bis zu 32k Tokens Kontext, und nemotron-3.5-lightning-30b passt als IQ4_XS (17,62 GiB) mit bis zu 64k Tokens Kontext. Unterhalb der Kompression aus der Tabelle verliert ein Modell an Qualität, bei Q3_K_M deutlich mehr; deshalb bleibt unsere Zählung bei der Tabelle.
Die Rechner daneben
- Mac mini mit M6 und 16 GB Unified Memory — 13,00 GiB für das Modell, 9 / 26 Modelle
- Büro-Notebook, nur CPU, 16 GB — 13,00 GiB für das Modell, 9 / 26 Modelle
- Workstation mit RTX 4090 24 GB — 23,20 GiB für das Modell, 17 / 26 Modelle
- Mac mini mit M6 und 32 GB Unified Memory — 29,00 GiB für das Modell, 19 / 26 Modelle
Preis und Verfügbarkeit
Was ein Rechner kostet, entscheidet genauso viel wie das, was hineinpasst — der Preis gehört also auf diese Seite. Unten steht nur, was der Hersteller veröffentlicht, mit dem betroffenen Markt und dem Tag der Abfrage.
Kein Preis: Diese Zeile ist eine Rechnerklasse, kein einzelnes Produkt mit Preisliste.
Apple verkauft keinen neuen Mac mehr mit M4 Pro: Am 19. September 2026 bietet der Store M6 und M5 Pro im Mac mini sowie M5, M5 Pro und M5 Max im MacBook Pro an. Für diese Klasse gibt es deshalb keinen aktuellen Herstellerpreis — die nächstgelegene erhältliche Maschine, mit den 24 GB in Reichweite, ist der Mac mini mit M5 Pro ab 1.699 $.
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