M3 Pro
72 AI models fit in 18 GB VRAM at Q4 native. 8 more run with CPU offloading. Real benchmarks below.
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Full Specifications
Apple · 2023-10
| VRAM | 18 GB Unified Memory |
| Bandwidth | 150 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 7.4 |
| AI Score | 38 / 140 |
| Tensor Cores | 16 |
| TDP | 30 W |
| Price Band | Integrated |
| Released | 2023-10 |
AI Benchmarks
Real inference measurements — llama.cpp Q4_K_M
| Task | Result |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 79 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 32 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 32 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 7 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/A |
| Llama 70B Q4 | Offload or multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 10s / img |
| Whisper Large RTF | 1x |
RTF < 1.0 = faster than real time. For Stable Diffusion and Whisper lower is better; for tokens/s higher is better.
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72 models run fully in VRAM · 8 with CPU offloading
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Stable Diffusion 3.5 Medium
Gemma 4 27B
Gemma 2 27B
Gemma 3 27B
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Also runs with CPU offloading (8)
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- DeepSeek R1 Distill 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen2.5 32B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3.5 35B-A3B 9.6 GB Q2 Cómo instalar →
- Mixtral 8x7B 14 GB Q2 Cómo instalar →
- CodeLlama 34B 10 GB Q2 Cómo instalar →
- Yi 1.5 34B 10 GB Q2 Cómo instalar →
- Phi-3.5 MoE 11 GB Q2 Cómo instalar →
M3 Pro · Amazon
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M3 Pro para Inteligencia Artificial Local
La M3 Pro con 18GB de Unified Memory es una opción equilibrada para IA local. Puede correr modelos 7B y 13B en Q4 sin problemas, y modelos 7B en FP16. Es ideal para usuarios que quieren una experiencia fluida con los modelos más populares como Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Phi-4 o Qwen2.5 14B.
Los benchmarks reales muestran 32 tokens/segundo en Llama 7B Q4. Para generación de imágenes, Stable Diffusion XL y SD 3.5 Medium caben perfectamente. Whisper Large V3 para transcripción de audio también es compatible.
Con 18GB de VRAM tienes acceso a 72 modelos completos y 8 adicionales con offloading parcial. Usa la calculadora de VRAM para ver las opciones de cuantización disponibles para cada modelo.
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