M3 Pro
74 modelli IA entrano in 18 GB di VRAM in Q4 nativo. 9 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →
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Specifiche complete
Apple · 2023-10
| VRAM | 18 GB Unified Memory |
| Banda | 150 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 7.4 |
| AI Score | 38 / 140 |
| Tensor Cores | 16 |
| TDP | 30 W |
| Fascia di prezzo | Integrata |
| Rilascio | 2023-10 |
Benchmark IA
Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M
| Attivita | Risultato |
|---|---|
| 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/D |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 10s / img |
| Whisper Large RTF | 1x |
RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.
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Apri comparatore →Modelli IA compatibili — M3 Pro
74 modelli entrano interamente in VRAM · 9 con offloading CPU
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
Vedi tutti i 74 modelli compatibili →
Funziona anche con offloading CPU (9)
- Qwen2.5-Coder 32B 9.6 GB Q2 Come installare →
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M3 Pro · Amazon
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M3 Pro per IA locale
M3 Pro con 18GB di Unified Memory e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.
Nei benchmark reali, M3 Pro raggiunge 32 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 74 modelli interamente in VRAM, con altri 9 modelli in offloading CPU.
Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.
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