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Mac con M4 y 16 GB unificados
Chip de Apple16 GiB120 GB/s4,3 TFLOPS
Cuando el sistema coge lo suyo, a este equipo le quedan 13,00 GiB para el modelo: sitio para 9 de los 26 modelos que medimos en la compresión de referencia, y el que más pesa de los que entran es gpt-oss-20b. ¿Y cómo de rápido responde? Eso no lo decide el chip, sino sus 120 GB/s de ancho de banda de memoria.
Queda para el modelo
Estimación propia
Ancho de banda de memoria
Declarado por el fabricante
Modelos que caben
Medido por Local AI Scope
Vídeos: Mac con M4 y 16 GB unificados 2
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La memoria que de verdad puedes usar
La memoria unificada la comparte el sistema operativo con todo lo que tengas abierto. La reserva de aquí es deliberadamente conservadora; puedes cambiarla en la herramienta.
| Memoria | GiB |
|---|---|
| Memoria del equipo | 16 |
| Reservada al sistema | −3,00 |
| Queda para el modelo | 13,00 |
Ancho de banda de memoria
Son dos límites distintos y es fácil confundirlos. Mientras el modelo escribe la respuesta manda el ancho de banda: cada token obliga a releer los pesos que usa (todos en un modelo denso; en uno de mezcla de expertos, las capas comunes y solo los expertos activos), así que los tokens por segundo son aproximadamente el ancho de banda dividido entre esa cantidad. Mientras el modelo lee tu documento manda el cómputo: la entrada se procesa de una vez. Por eso un portátil sin GPU puede tardar minutos en soltar la primera palabra y luego escribir a un ritmo tolerable.
120 GB/s — Declarado por el fabricante · contrastado con la página del fabricante el 2026-08-25 (Fuente).
Cómputo: 4,3 TFLOPS (estimación para esta clase de equipo) — Estimado · el fabricante no publica esta cifra en ninguna parte; la nuestra es una estimación conservadora, no una especificación. Las cifras de esta línea no salen todas de la misma medida según el equipo, porque cada fabricante publica una distinta. Compáralas entre equipos sabiendo eso.
Qué modelos entran aquí y cuáles no
Que quepa significa que caben tres cosas a la vez en la memoria que sobra: el fichero del modelo, su memoria de contexto y el margen de trabajo del runtime. La memoria de contexto se calcula con el patrón de atención que cada modelo declara capa a capa, no con la fórmula genérica: por eso aquí caben modelos que esa fórmula daría por imposibles.
| Modelo | Compresión mostrada | Tamaño del modelo | 8k | 32k | 128k | Mayor contexto que cabe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | sí | sí | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | sí | sí | no | 32k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | sí | sí | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | sí | sí | no | 32k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | sí | sí | no | 32k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | no | no | no | — |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | no | no | no | — |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | no | no | no | — |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | no | no | no | — |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | no | no | no | — |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | no | no | no | — |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | no | no | no | — |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | no | no | no | — |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | no | no | no | — |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | no | no | no | — |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | no | no | no | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | no | no | no | — |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | no | no | no | — |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | no | no | no | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | no | no | no | — |
Los tamaños son los de los ficheros realmente publicados en la compresión de referencia, un escalón por fila: Q4_K_M donde el autor la publica y el vecino más cercano donde no. Cada fila dice cuál está enseñando. Q4_K_M es nuestro suelo de calidad: por debajo la pérdida se nota en las respuestas. Un modelo que solo cabría aquí con una compresión más agresiva figura como que no cabe, a propósito. Un guion en una columna de contexto significa que el modelo no ofrece ese contexto, así que no hay nada que encajar.
Modelos que caben — 9 de los 26 modelos medidos
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— contexto 32k tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— contexto 32k tokens
Modelos que no caben — 17 de los 26 modelos medidos
- mistral-small-24b
Q4_K_M— le faltan 1,65 GiB - qwen3.8-27b
Q4_K_M— le faltan 3,26 GiB - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— le faltan 3,41 GiB - qwen3.6-27b
Q4_K_M— le faltan 3,59 GiB - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— le faltan 3,73 GiB - gemma4-31b
Q4_K_M— le faltan 5,83 GiB - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— le faltan 5,33 GiB - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— le faltan 8,37 GiB - flint-40b
Q4_K_M— le faltan 11,42 GiB - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— le faltan 11,43 GiB - gpt-oss-120b
Q4_K_M— le faltan 46,28 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— le faltan 49,30 GiB - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— le faltan 53,00 GiB - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— le faltan 75,02 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— le faltan 115,29 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— le faltan 174,80 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— le faltan 422,12 GiB
¿Te vale comprimir un poco más? Entonces no todo lo de esta lista se te escapa. En los 13,00 GiB de memoria unificada que quedan para el modelo, mistral-small-24b entra en Q3_K_M (10,69 GiB) con hasta 8k tokens de contexto y gemma4-26b-a4b entra en Q3_K_M (11,85 GiB) con hasta 8k tokens de contexto. Por debajo de la compresión de la tabla un modelo pierde calidad, y en Q3_K_M bastante más; por eso nuestro recuento se queda en la de la tabla.
Los equipos de al lado
- PC con RTX 3060 12 GB — 11,20 GiB para el modelo, 8 / 26 modelos
- PC con RTX 4070 12 GB — 11,20 GiB para el modelo, 8 / 26 modelos
- Mac mini con M6 y 16 GB unificados — 13,00 GiB para el modelo, 9 / 26 modelos
- Portátil de oficina, solo CPU y 16 GB — 13,00 GiB para el modelo, 9 / 26 modelos
Precio y disponibilidad
Lo que cuesta una máquina decide tanto como lo que le cabe, así que el precio pertenece a esta página. Aquí abajo va solo lo que publica el fabricante, con el mercado al que se aplica y el día en que se leyó.
Desde 1.499 $ (Estados Unidos), publicado el 2026-09-19 (Fuente). Declarado por el fabricante
Ese es el precio de partida del iMac de 24 pulgadas, el único Mac nuevo que Apple sigue vendiendo con un M4 — y, por una vez, sí lleva los 16 GB con los que está calculada esta ficha. Es el modelo de dos puertos, con la GPU de 8 núcleos y 256 GB de disco; el de cuatro puertos, con CPU y GPU de 10 núcleos, arranca en 1.699 $, también con 16 GB. Apple no publica precio en euros: la cifra es en dólares de Estados Unidos.
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