MacBook Air M4（メモリ24GB・SSD 512GB）
向いている人: クラウドAI＋Claude Codeを静かなノートで。8B〜14BのローカルLLMも動く
10コアCPU目安
24GBユニファイドメモリ
統合GPUGPUはメモリ共有
0.5TBSSD
不向き常時稼働
どこで買うか（複数社を並べています）
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この1台でできること
足りないAI（10）と理由
- Claude Code: ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- Codex CLI: ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- Cursor / Copilot（IDE）: ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- ブラウザ操作エージェント: ユニファイドメモリ32GB以上が必要
- 自動化ツール（n8n / Dify / Make）: ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要 / 常時稼働に向かない（ノート・スリープ）
- Stable Diffusion / SDXL: CUDA前提のツールが多くMacは不向き / ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- FLUX / 高品質画像生成: CUDA前提のツールが多くMacは不向き / ユニファイドメモリ32GB以上が必要 / SSD 2TB以上が必要
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: 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
- ローカルLLM（27〜32Bクラス）: ユニファイドメモリ34GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- ローカルLLM（70B〜120B MoE）: ユニファイドメモリ64GB以上が必要 / CPU 12コア以上が目安 / SSD 2TB以上が必要
この1台で動くローカルモデル（Apple M4（24GB）として計算）
4bit以上で載る中から抜粋。速度は推定（この機種の全モデル一覧）。
まず試すなら: Gemma 4 26B-A4B（4bit（IQ4_XS）・必要14GB・約25 tok/s較正）。2026年のGoogle製MoE。メモリ24〜32GBで速い
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約27 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約25 tok/s較正 |
| Gemma 4 26B-A4B | 4bit（IQ4_XS） | 14GB | 快適 | 約25 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約23 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約21 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約20 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 実用 | 約18 tok/s較正 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 実用 | 約13 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 実用 | 約12 tok/s較正 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 実用 | 約12 tok/s較正 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 実用 | 約11 tok/s較正 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 実用 | 約10 tok/s較正 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|
| 一般ノートPC（メモリ16GB・SSD 512GB） | ChatGPT・Claude・Geminiをブラウザで使う人。NPU搭載のCopilot+ PCである必要はない | 8〜13万円 |
| 開発向けノートPC（メモリ32GB・SSD 1TB） | Claude Code・Cursor・Codexを持ち歩いて使う人。GPUは不要、メモリとSSDに振る | 15〜23万円 |
| GPUノート（RTX 5070 Laptop 8GB・メモリ32GB） | 持ち歩いて画像生成の入門や8BクラスのローカルLLMを回す人 | 20〜28万円 |
| GPUノート（RTX 5070 Ti Laptop 12GB・メモリ32GB） | ノートでSDXLの画像生成や14BクラスのローカルLLMを実用速度で | 27〜36万円 |
| GPUノート（RTX 5080 Laptop 16GB・メモリ64GB） | ノート1台でFLUX・27BクラスのローカルLLM・並列エージェントまで | 38〜55万円 |
| MacBook Pro 14/16 M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB） | 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 |
| MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） | 70B〜120B MoEのローカルLLMを持ち歩く。帯域546GB/sでミドルGPU級の速度 | 70〜85万円 |