Apple M4 Pro（24GB） で動くローカルLLM一覧（2026年9月）
まず試すなら: Gemma 4 26B-A4B（4bit（IQ4_XS）・必要14GB・約56 tok/s較正）。2026年のGoogle製MoE。メモリ24〜32GBで速い
足りないのは: Gemma 3 27Bを動かすにはユニファイドメモリがあと約1.3GB必要（必要17GB / 実効16GB）。
載るモデル（ユニファイドメモリに全量が入る）
各モデルについて、載る中で最も高精度な量子化を表示。速度は推定（「較正」は同機種の公開ベンチで係数を合わせたもの）。
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 快適 | 約120 tok/s較正 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 2bit（IQ2_M） | 12GB | 快適 | 約120 tok/s較正 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約70 tok/s較正 |
| Qwen3 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約66 tok/s較正 |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | 3bit（Q3_K_M） | 15GB | 快適 | 約66 tok/s較正 |
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約60 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約57 tok/s較正 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 快適 | 約56 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約51 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約48 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約45 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約40 tok/s較正 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 快適 | 約30 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約26 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 快適 | 約26 tok/s較正 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 快適 | 約24 tok/s較正 |
| GLM-4.6V-Flash 9B | 8bit（Q8_0） | 10GB | 快適 | 約22 tok/s較正 |
| Qwen3 14B | 6bit（Q6_K） | 13GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| Phi-4 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| Gemma 3 12B | 8bit（Q8_0） | 13GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B Japanese | 6bit（Q6_K） | 14GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 14B | 6bit（Q6_K） | 14GB | 実用 | 約17 tok/s較正 |
| Qwen3 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 実用 | 約16 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 実用 | 約16 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 2bit（Q2_K） | 14GB | 実用 | 約16 tok/s較正 |
| Mistral Nemo 12B | 8bit（Q8_0） | 14GB | 実用 | 約16 tok/s較正 |
| Mistral Small 3.2 24B | 4bit（Q4_K_M） | 16GB | 実用 | 約15 tok/s較正 |
| Qwen3.5 27B | 4bit（IQ4_XS） | 15GB | 実用 | 約14 tok/s較正 |
| Gemma 3 27B | 4bit（IQ4_XS） | 16GB | 実用 | 約14 tok/s較正 |
| Gemma 4 31B | 3bit（Q3_K_M） | 16GB | 実用 | 約14 tok/s較正 |
動かないモデルと不足分
| モデル | 量子化 | 必要 | 不足 |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 4bit（Q4_K_M） | 44GB | あと28GB |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 4bit（Q4_K_M） | 47GB | あと31GB |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | あと45GB |
| Llama 4 Scout 17B-16E | 4bit（Q4_K_M） | 65GB | あと49GB |
| GLM-4.5-Air 106B-A12B | 4bit（Q4_K_M） | 72GB | あと56GB |
| Qwen3.5 122B-A10B | 4bit（Q4_K_M） | 74GB | あと58GB |
| Qwen3 235B-A22B | 4bit（Q4_K_M） | 138GB | あと122GB |
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Ryzen 7 / Core i7 クラス・メモリ32GB・NVMe 1TB・電源650W以上（GPU増設余地） ・ 目安 12〜18万円
Windowsで同じ仕事をするなら
この機種の実測データ（出典）
✅ M4 Pro 4 の llama.cpp 公開ベンチマーク（GitHub Discussion）: llama-7b F16 = 17.18 tok/s / llama-7b Q8_0 = 30.69 tok/s / llama-7b Q4_0 = 50.74 tok/s。この値からメモリ帯域幅に対する実効係数（81%）を求め、他モデルの速度推定に使っています。
よくある質問
Apple M4 Pro（24GB）でローカルLLMは動く？
動きます。ユニファイドメモリ24GB（実効約16GB）に、収録40モデル中33本が載ります。日本語チャットならGemma 4 26B-A4B（4bit（IQ4_XS））が推定約56 tok/sです。
Apple M4 Pro（24GB）で動かないモデルは？
Gemma 3 27Bは4bitで約17GB必要で、ユニファイドメモリがあと約1.3GB足りません。