Apple M4 Pro 能跑 Llama 3.1 8B 吗？

能 — 4 位版本下载体积 4.9 GB，可装进 24–64 GB 统一内存。预计速度约 ~48 tok/s。

Apple M4 Pro 能跑的最大模型是哪个？

Qwen3-Next 80B-A3B 是我们目录中能装下的最大模型（4 位下 48.5 GB）。预计速度约 ~128 tok/s。

Apple M4 Pro 跑本地大模型有多快？

Token 生成速度受内存带宽限制。在约 273 GB/s 的带宽下，Apple M4 Pro 跑 8B 级 4 位量化模型约 ~48 tok/s — 速度与模型大小成反比。

Apple 统一内存适合跑本地大模型吗？

适合 — GPU 几乎可以使用整个内存池，所以一台 32 GB 的 Mac 能装下原本需要昂贵独立显卡的模型。速度瓶颈通常在带宽，而不是容量。

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Apple M4 Pro 能跑哪些大模型？

Apple M4 Pro 拥有 24–64 GB 统一内存，内存带宽约 273 GB/s。下方列出我们目录中所有装得下的模型，并附预估生成速度。最大可选：Qwen3-Next 80B-A3B，约 ~128 tok/s。

规格参数

内存24–64 GB 统一内存

带宽~273 GB/s

内存类型统一内存

发布时间2024-10

Apple M4 Pro 上的模型

67 / 73 个模型

模型	下载体积（Q4）	24 GB	48 GB	64 GB	约·速度
Qwen3-Next 80B-A3BAlibaba	48.5 GB	装不下	装不下	能跑	~128 tok/s
Qwen3 Coder Next 80B-A3BAlibaba	48.5 GB	装不下	装不下	能跑	~128 tok/s
Llama 3.1 70BMeta	42.8 GB	装不下	装不下	能跑	~5 tok/s
Llama 3.3 70BMeta	42.8 GB	装不下	装不下	能跑	~5 tok/s
DeepSeek R1 70BDeepSeek	42.8 GB	装不下	装不下	能跑	~5 tok/s
Qwen 3.5 35B-A3BAlibaba	21.2 GB	装不下	能跑	能跑	~128 tok/s
Qwen 3.6 35B-A3BAlibaba	21.2 GB	装不下	能跑	能跑	~128 tok/s
Command R 35BCohere	21.2 GB	装不下	能跑	能跑	~11 tok/s
Qwen3-VL 32BAlibaba	20.0 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
EXAONE 4.5 33BLG AI Research	20.0 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
Qwen 3 32BAlibaba	19.9 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
Qwen 2.5 Coder 32BAlibaba	19.9 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
QwQ 32BAlibaba	19.9 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
DeepSeek R1 32BDeepSeek	19.9 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
Granite 4.0 H SmallIBM	19.4 GB	装不下	能跑	能跑	~43 tok/s
Nemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA	19.2 GB	装不下	能跑	能跑	~106 tok/s
Gemma 4 31BGoogle	18.6 GB	装不下	能跑	能跑	~12 tok/s
Qwen 3 30B-A3BAlibaba	18.5 GB	装不下	能跑	能跑	~116 tok/s
Qwen3-VL 30B-A3BAlibaba	18.2 GB	装不下	能跑	能跑	~128 tok/s
Gemma 3 27BGoogle	16.6 GB	能跑	能跑	能跑	~14 tok/s
Qwen 3.5 27BAlibaba	16.4 GB	能跑	能跑	能跑	~14 tok/s
Qwen 3.6 27BAlibaba	16.4 GB	能跑	能跑	能跑	~14 tok/s
Gemma 4 26B A4BGoogle	15.3 GB	能跑	能跑	能跑	~101 tok/s
Mistral Small 3.1 24BMistral AI	14.6 GB	能跑	能跑	能跑	~16 tok/s
Devstral 24BMistral AI	14.6 GB	能跑	能跑	能跑	~16 tok/s
Magistral Small 1.2Mistral AI	14.6 GB	能跑	能跑	能跑	~16 tok/s
Devstral Small 2 24BMistral AI	14.6 GB	能跑	能跑	能跑	~16 tok/s
Codestral 22BMistral AI	13.5 GB	能跑	能跑	能跑	~17 tok/s
GPT-OSS 20BOpenAI	12.7 GB	能跑	能跑	能跑	~106 tok/s
Phi-4 Reasoning Vision 15BMicrosoft	9.1 GB	能跑	能跑	能跑	~26 tok/s
Qwen 3 14BAlibaba	9.0 GB	能跑	能跑	能跑	~26 tok/s
DeepSeek R1 14BDeepSeek	9.0 GB	能跑	能跑	能跑	~26 tok/s
Phi-4 14BMicrosoft	8.9 GB	能跑	能跑	能跑	~26 tok/s
Ministral 3 14BMistral AI	8.5 GB	能跑	能跑	能跑	~27 tok/s
OLMo 2 13BAi2	8.3 GB	能跑	能跑	能跑	~28 tok/s
Gemma 3 12BGoogle	7.4 GB	能跑	能跑	能跑	~31 tok/s
Mistral Nemo 12BMistral AI	7.4 GB	能跑	能跑	能跑	~31 tok/s
Gemma 4 12BGoogle	7.3 GB	能跑	能跑	能跑	~32 tok/s
Mellum 2 12B-A2.5BJetBrains	7.3 GB	能跑	能跑	能跑	~153 tok/s
Qwen 3.5 9BAlibaba	5.5 GB	能跑	能跑	能跑	~43 tok/s
GLM-4.6V-FlashZ.ai	5.5 GB	能跑	能跑	能跑	~43 tok/s
Qwen 2.5 VL 7BAlibaba	5.0 GB	能跑	能跑	能跑	~46 tok/s
Qwen 3 8BAlibaba	5.0 GB	能跑	能跑	能跑	~47 tok/s
Granite 3.3 8BIBM	5.0 GB	能跑	能跑	能跑	~47 tok/s
Llama 3.1 8BMeta	4.9 GB	能跑	能跑	能跑	~48 tok/s
DeepSeek R1 8BDeepSeek	4.9 GB	能跑	能跑	能跑	~48 tok/s
Gemma 4 E4BGoogle	4.9 GB	能跑	能跑	能跑	~85 tok/s
Qwen3-VL 8BAlibaba	4.9 GB	能跑	能跑	能跑	~48 tok/s
Ministral 3 8BMistral AI	4.9 GB	能跑	能跑	能跑	~48 tok/s
Gemma 3n E4BGoogle	4.7 GB	能跑	能跑	能跑	~96 tok/s
Qwen 2.5 Coder 7BAlibaba	4.6 GB	能跑	能跑	能跑	~50 tok/s
DeepSeek R1 7BDeepSeek	4.6 GB	能跑	能跑	能跑	~50 tok/s
Mistral 7BMistral AI	4.4 GB	能跑	能跑	能跑	~53 tok/s
Gemma 4 E2BGoogle	3.1 GB	能跑	能跑	能跑	~166 tok/s
Gemma 3 4BGoogle	2.6 GB	能跑	能跑	能跑	~89 tok/s
Qwen 3 4BAlibaba	2.4 GB	能跑	能跑	能跑	~96 tok/s
Qwen 3.5 4BAlibaba	2.4 GB	能跑	能跑	能跑	~96 tok/s
Phi-4 Mini 3.8BMicrosoft	2.3 GB	能跑	能跑	能跑	~101 tok/s
Llama 3.2 3BMeta	1.9 GB	能跑	能跑	能跑	~120 tok/s
DeepSeek-OCRDeepSeek	1.8 GB	能跑	能跑	能跑	~672 tok/s
Ministral 3 3BMistral AI	1.8 GB	能跑	能跑	能跑	~128 tok/s
DeepSeek R1 1.5BDeepSeek	1.1 GB	能跑	能跑	能跑	~213 tok/s
Qwen 3 1.7BAlibaba	1.0 GB	能跑	能跑	能跑	~225 tok/s
SmolLM2 1.7BHugging Face	1.0 GB	能跑	能跑	能跑	~225 tok/s
Llama 3.2 1BMeta	0.7 GB	能跑	能跑	能跑	~319 tok/s
Gemma 3 1BGoogle	0.6 GB	能跑	能跑	能跑	~383 tok/s
Qwen 3 0.6BAlibaba	0.4 GB	能跑	能跑	能跑	~638 tok/s