M4 Pro
81 modèles IA tiennent dans 24 GB de VRAM en Q4 natif. 7 autres fonctionnent avec offloading CPU. Benchmarks réels ci-dessous.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · méthodologie →
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Spécifications complètes
Apple · 2024-10
| VRAM | 24 GB Unified Memory |
| Bande passante | 273 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 9.2 |
| AI Score | 50 / 140 |
| Tensor Cores | 16 |
| TDP | 35 W |
| Fourchette de prix | Integree |
| Sortie | 2024-10 |
Benchmarks IA
Mesures réelles d’inférence — llama.cpp Q4_K_M
| Tâche | Résultat |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 143 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 57 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 45 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 13 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 6 tok/s |
| Llama 70B Q4 | Offloading ou multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 7.5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.7x |
RTF < 1.0 = plus rapide que le temps réel. Pour Stable Diffusion et Whisper, plus bas est meilleur ; pour les tokens/s, plus haut est meilleur.
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81 modèles fonctionne entièrement en VRAM · 7 avec offloading CPU
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Qwen2.5-Coder 32B
DeepSeek R1 Distill 32B
Qwen2.5 32B
Stable Diffusion 3.5 Medium
Voir les 81 modèles compatibles →
Fonctionne aussi avec offloading CPU (7)
- Llama 3.3 70B 21 GB Q2 Comment installer →
- Qwen2.5 72B 21 GB Q2 Comment installer →
- Llama 3.1 70B 20 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 22 GB Q2 Comment installer →
- Mixtral 8x7B 14 GB Q2 Comment installer →
- Hermes 3 70B 20 GB Q2 Comment installer →
- Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B 13 GB Q2 Comment installer →
M4 Pro · Amazon
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M4 Pro pour l’intelligence artificielle locale
M4 Pro avec 24GB de Unified Memory est une option solide pour l'IA locale. Cette carte couvre les modèles populaires en quantification Q4 et permet d'aller plus loin selon la VRAM disponible.
En benchmarks réels, M4 Pro atteint 45 tokens/seconde sur Llama 7B Q4. Vous pouvez aussi exécuter 81 modèles entièrement en VRAM, avec 7 modèles supplémentaires en offloading CPU.
Pour vérifier précisément la compatibilité de chaque modèle, utilisez le calculateur VRAM. Vous pouvez également consulter les guides de démarrage pour configurer votre environnement local.
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