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Mac mini M4 Pro(メモリ48GB・SSD 1TB)

向いている人: 30BクラスのローカルLLMとエージェント並列運用を1台で。コスパの中心

  • できる合うAI 12/16・合う仕事 5/8(内訳)
  • まず試すQwen3.5 35B-A3B 6bit(Q6_K)・約51 tok/s補正済み
  • 足りないStable Diffusion / SDXL(CUDA前提のツールが多くMacは不向き)・FLUX / 高品質画像生成(CUDA前提のツールが多くMacは不向き)・ほか2

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検索結果に同クラスの機種が並びます。メモリとSSDの容量を見て選ぶのが確実です。

14コアCPU目安
48GBユニファイドメモリ
統合GPUGPUはメモリ共有
1TBSSD
最適常時稼働

なぜこの構成なのか

ローカルLLMのコストパフォーマンスで、現在最も勧めやすい構成です。ユニファイドメモリ48GB(実効36GB)に、Gemma 3 27B(17.9GB)やQwen3 30B-A3B(19GB)が余裕を持って収まり、帯域273GB/sで実用速度が出ます。同じ価格帯のGeForce機(VRAM 16GB)では27BクラスがVRAMに収まらないので、動かせるモデルの大きさで明確に上回ります。

静音・省電力で常時稼働にも向き、Claude Codeの並列運用も48GBなら困りません。

避けたい似た構成

メモリ24GBのM4 Proという構成もありますが、それならM4無印24GBとの差が縮まり、Proを選ぶ意味が薄い。M4 Proを選ぶなら48GB以上が筋です。また、速度だけを求めるならRTX 4090(帯域1,008GB/s)のほうが3倍以上速いので、「27Bが動くこと」に価値を感じない人はGeForce機を選ぶべきです。

拡張性と寿命

48GBは3〜5年、27〜32Bクラスが主流である限り現役です。70Bに進みたくなったら64GB版へ。本体が小さいので、上位機を買った後もローカルLLMのAPIサーバとして常時稼働させる転用先があります。

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この1台でできること

足りないAI(4)と理由

この1台で動くローカルモデル(Apple M4 Pro(48GB)として計算)

4bit以上でメモリに収まるモデルから抜粋。速度は推定(この機種の全モデル一覧)。

まず試すなら: Qwen3.5 35B-A3B(6bit(Q6_K)・必要28GB・約51 tok/s補正済み)。メモリ32GBのPC/Macで速く動く2026年の実用MoE

モデル量子化必要判定推定速度
Gemma 3 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約710 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約380 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約250 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約200 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約200 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約200 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約170 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約150 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約140 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約120 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約120 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約120 tok/s補正済み

代表的なモデルはどれくらいで動くか

よく使われる5本について、この構成(Apple M4 Pro(48GB)として計算)での必要メモリと推定速度です。速度はメモリ帯域幅からの計算値で、実測ではありません。

モデルパラメータ必要メモリ判定推定速度
Qwen3 8B8.19B10.0GB快適約24 tok/s補正済み
Gemma 3 12B11.77B13GB実用約17 tok/s補正済み
Gemma 3 27B27.01B29GB遅い約7.5 tok/s補正済み
gpt-oss-20b20.91B12GB快適約60 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B70.55B36GB遅い約6.2 tok/s補正済み

この構成でどの仕事が回るか

「AIにさせたい仕事」の側から見て、この構成が要件を満たすかどうかです。8種類のうち5件が回り、3件は足りません。

仕事この構成では足りないもの
文章・資料・メール作成快適—
プログラミング・開発快適—
自動タスク・エージェントの常時運用動かないユニファイドメモリ64GB以上が必要
イラスト・画像生成動かないCUDA前提のツールが多くMacは不向き
動画生成・編集動かないCUDA前提のツールが多くMacは不向き / ユニファイドメモリ64GB以上が必要 / SSD 2TB以上が必要
議事録・文字起こし快適—
データ分析・Excel/Python快適—
社内文書の検索・要約(ローカルRAG)快適—

足りない用途をこの1台でまかなうなら、自動タスク・エージェントの常時運用の要件を満たす構成まで上げる必要があります。自動タスク・エージェントの常時運用のページに、その要件を満たす構成を並べています。

この構成の余力と、足りなくなったとき

収録している204モデルのうち、この構成のユニファイドメモリに4bit以上の量子化で収まるのは163本です。収まらないもののうち、いちばん惜しいのはStockmark-2 100Bで、ユニファイドメモリがあと約22GB足りません。

あと少しで収まらないモデルパラメータ必要不足
Stockmark-2 100B96B58GB22GB
gpt-oss-120b116.83B62GB26GB
Llama 4 Scout 17B-16E107.77B65GB29GB

ユニファイドメモリを一段上の64GB(例: Apple M1 Max(64GB))にすると、収まるモデルは11本増えて174本になります。逆に一段下の36GBだと5本減ります。Macのユニファイドメモリはあとから変更できないので、この差は購入時にしか埋められません。

同じ価格帯で選べる他の形

目安価格が近い、別の形(ノート・BTO・自作・Mac・常時稼働)の構成です。同じ金額でも、形が変わるとできることが変わります。

構成形向いている人目安
RTX 5070 Ti(16GB)デスクトップ・メモリ32GBデスクトップ(BTO)FLUX、27B級のMoE型、gpt-oss-20bまで。ローカルAIの定番28〜38万円
Ryzen AI Max+ 395 ミニPC(メモリ128GB)常時稼働サーバー型Windows/Linuxで128GBの共有メモリ。GPU側に96GBを割り当てれば、gpt-oss-120bや70Bクラスを常時サーバとして動かせる32〜48万円
GPUノート(RTX 5070 Ti Laptop 12GB・メモリ32GB)ノートPCノートでSDXLの画像生成や14BクラスのローカルLLMを実用的な速さで動かしたい人27〜36万円
自作: RTX 5070 Ti(16GB)・メモリ32GB自作BTOより同予算で一段上のGPUに届く。画像生成とローカルLLMの定番27〜35万円
RTX 5080(16GB)デスクトップ・メモリ64GBデスクトップ(BTO)画像生成を速く、並列エージェントも余裕。VRAMは5070 Tiと同じ16GB36〜48万円

同じ形の他の構成

構成向いている人目安
Mac mini M4(メモリ24GB・SSD 512GB)最安で「クラウドAI+8〜14BのローカルLLM」。Claude Codeは1エージェントまで。静音・省電力で常時稼働にも14〜17万円
Mac mini M4 Pro(メモリ64GB・SSD 1TB)70BクラスのローカルLLMまで。同じ価格帯のGeForce機より大きいモデルまで動く36〜42万円
Mac Studio M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)gpt-oss-120bやQwen3.5 122Bがメモリに収まり、帯域546GB/sで実用的な速さが出る。個人向けローカルLLMの本命62〜72万円
Mac Studio M5 Ultra(メモリ256GB・SSD 2TB)235B級のMoE型を1台で動かせる。帯域1.2TB/sはRTX 4090を上回る。個人で持てる上限167〜185万円