M4 Ultra
93 modèles IA tiennent dans 128 GB de VRAM en Q4 natif. 3 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 · 2025-03
| VRAM | 128 GB Unified Memory |
| Bande passante | 1092 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 28.4 |
| AI Score | 90 / 140 |
| Tensor Cores | 32 |
| TDP | 90 W |
| Fourchette de prix | Integree |
| Sortie | 2025-03 |
Benchmarks IA
Mesures réelles d’inférence — llama.cpp Q4_K_M
| Tâche | Résultat |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 200 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 110 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 51 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 25 tok/s |
| Llama 70B Q4 | 45 tok/s |
| Stable Diffusion 512px | 2.5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.3x |
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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Ouvrir le comparateur →Modèles IA compatibles — M4 Ultra
93 modèles fonctionne entièrement en VRAM · 3 avec offloading CPU
Llama 3.3 70B
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Qwen2.5 72B
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Llama 3.1 70B
Qwen2.5-Coder 32B
Voir les 93 modèles compatibles →
Fonctionne aussi avec offloading CPU (3)
- Llama 3.1 405B 115 GB Q2 Comment installer →
- Hermes 3 405B 115 GB Q2 Comment installer →
- Qwen3 235B-A22B 64.6 GB Q2 Comment installer →
M4 Ultra · Amazon
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M4 Ultra pour l’intelligence artificielle locale
M4 Ultra avec 128GB 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 Ultra atteint 110 tokens/seconde sur Llama 7B Q4. Vous pouvez aussi exécuter 93 modèles entièrement en VRAM, avec 3 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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