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Mac Studio M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)

向いている人: 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

  • できる合うAI 13/16・合う仕事 6/8(内訳)
  • まず試すGPT-OSS-Swallow 120B 5bit(Q5_K_M)・約55 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1

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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。

16コアCPU目安
128GBユニファイドメモリ
統合GPUGPUはメモリ共有
2TBSSD
最適常時稼働

なぜこの構成なのか

個人向けローカルLLMの本命です。ユニファイドメモリ128GB(実効96GB)にgpt-oss-120b(59GB)やQwen3.5 122B-A10B(71GB)が載り、帯域546GB/sでMoEなら1秒に50トークン級。デスクトップGeForceの最上位(RTX 5090・32GB)ではVRAMに絶対に収まらない大きさのモデルが、静かに、消費電力200W以下で動きます。

避けたい似た構成

70Bのdense型(MoEではない通常の構造)を速く動かす目的なら、128GBにしても64GBと速度は変わりません。速度はメモリ帯域幅で決まるからです。128GBを選ぶ理由は「MoE型の大型モデルがメモリに収まること」であって、速度ではない。この区別をつけずに買うと期待外れになります。また、画像・動画生成をやるならこの機種は選択肢に入りません。

拡張性と寿命

5年以上使えます。ローカルLLMの世界は「MoE型で全体は大きくしつつ、1回の計算で使うパラメータは小さく抑える」という流れなので、大容量ユニファイドメモリの価値は当面下がりません。

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この1台でできること

足りないAI(3)と理由

この1台で動くローカルモデル(Apple M4 Max(128GB)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: GPT-OSS-Swallow 120B(5bit(Q5_K_M)・必要91GB・約55 tok/s補正済み)。gpt-oss-120bに日本語を追加学習したMoE。Mac 96GB以上向け

モデル量子化必要判定推定速度
Gemma 3 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約1260 tok/s補正済み
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約670 tok/s補正済み
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約440 tok/s補正済み
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約350 tok/s補正済み
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約350 tok/s補正済み
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約350 tok/s補正済み
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約300 tok/s補正済み
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約270 tok/s補正済み
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約240 tok/s補正済み
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約220 tok/s補正済み
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約210 tok/s補正済み
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約210 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 Max(128GB)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42 tok/s補正済み
Gemma 3 12B11.77B13GB快適約30 tok/s補正済み
Gemma 3 27B27.01B29GB実用約13 tok/s補正済み
gpt-oss-20b20.91B12GB快適約110 tok/s補正済み
Llama 3.3 70B70.55B75GB遅い約5.1 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6件が回り、2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快適—
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
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、イラスト・画像生成の要件を満たす構成まで上げる必要があります。イラスト・画像生成のページに、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188本です。収まらないもののうち、いちばん惜しいのはGLM-5.3-Flashで、ユニファイドメモリがあと約55GB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
GLM-5.3-Flash320.76B151GB55GB
MiMo-V2.6-Flash-RL308.78B161GB65GB
ERNIE 4.5 300B-A47B299.48B175GB79GB

ユニファイドメモリを一段上の192GB(例: Apple M2 Ultra(192GB))にすると、収まるモデルは4本増えて192本になります。逆に一段下の96GBだと4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
自作: RTX 5090(32GB)・メモリ96GB自作動画生成・学習・32BクラスのLLM。メモリ96GBあれば、大型のMoE型を一部メインメモリに逃がして動かせる60〜80万円
RTX 5090(32GB)デスクトップ・メモリ64GBデスクトップ(BTO)動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。GPU 1枚で届く上限55〜75万円
MacBook Pro 16 M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)ノートPC70B〜120BのMoE型まで持ち歩ける。帯域546GB/sでミドルクラスのGPU並みの速さ70〜85万円
ワークステーション(RTX 5090・メモリ128GB・SSD 4TB)常時稼働サーバー型動画生成・学習ジョブを夜通し回す。ECC・高耐久電源・保守付きのBTOワークステーション75〜110万円
MacBook Pro 14/16 M4 Pro(メモリ48GB・SSD 1TB)ノートPC開発者の定番。Claude Code並列運用+30BクラスのローカルLLMを1台で42〜52万円

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48GB・SSD 1TB)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30〜36万円
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 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