M4 Max 36GB
80 AI models fit in 36 GB VRAM at Q4 native. 8 more run with CPU offloading. Real benchmarks below.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · methodology →
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Full Specifications
Apple · 2024-10
| VRAM | 36 GB Unified Memory |
| Bandwidth | 546 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 14.2 |
| AI Score | 68 / 140 |
| Tensor Cores | 16 |
| TDP | 45 W |
| Price Band | Integrated |
| Released | 2024-10 |
AI Benchmarks
Real inference measurements — llama.cpp Q4_K_M
| Task | Result |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 287 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 115 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 62 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 25 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 13 tok/s |
| Llama 70B Q4 | Offload or multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.5x |
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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Abrir comparador →Compatible AI Models — M4 Max 36GB
80 models run fully in VRAM · 8 with CPU offloading
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
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Also runs with CPU offloading (8)
- Llama 3.3 70B 21 GB Q2 Cómo instalar →
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M4 Max 36GB · Amazon
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M4 Max 36GB para Inteligencia Artificial Local
La M4 Max 36GB con 36GB de Unified Memory es una GPU de alto rendimiento para IA local. Puede ejecutar modelos de 7B, 13B y hasta 70B parámetros en cuantización Q2, cubriendo la mayoría de los casos de uso prácticos: asistentes de chat, generación de código, análisis de texto y generación de imágenes con Stable Diffusion.
En benchmarks reales, la M4 Max 36GB alcanza 62 tokens/segundo en Llama 7B Q4 — velocidad suficiente para conversación fluida en tiempo real. Los modelos de 13B como Phi-4 o Qwen2.5 14B corren cómodamente en Q4, y modelos 70B son accesibles via Q2 con 8 opciones.
La relación rendimiento-precio de la M4 Max 36GB la hace una de las mejores opciones para usuarios técnicos que quieren IA local seria. Usa la calculadora de VRAM para ver exactamente qué cuantización necesita cada modelo, o consulta nuestra guía para elegir GPU.
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