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MacBook Pro 16 M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)

向いている人: 70B〜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

  • できる合うAI 12/16・合う仕事 5/8(内訳)
  • まず試すGPT-OSS-Swallow 120B 5bit(Q5_K_M)・約55 tok/s補正済み
  • 足りない自動化ツール(n8n / Dify / Make)(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)・ほか2

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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
不向き常時稼働

なぜこの構成なのか

70Bや120BのMoE型といった大型のローカルLLMを持ち歩く、という特殊な要求に応えられるほぼ唯一の構成です。M4 Maxの帯域546GB/sはミドルレンジGPUに匹敵し、gpt-oss-120b(MXFP4で59GB)が実効96GBに載って実用速度で動きます。開発と大型モデルの両方を1台で済ませたい人のための構成です。

避けたい似た構成

同じ予算でMac Studio M4 Max 128GB(62〜72万円)を選べば、10万円以上安く同じ性能が手に入ります。持ち運ぶ必要が本当にあるかを先に確認してください。据え置きでよいならStudio、外で大型モデルを動かす必然性があるならこちら、という判断です。また、この構成でも動画生成はCUDA非対応のため実用外です。

拡張性と寿命

128GBは個人向けノートの上限で、数年は容量で困りません。ただし70B級のdense型(MoEではない通常の構造)のモデルは速度がメモリ帯域幅で決まるため、メモリを増やしても速度は上がらない点は理解しておきましょう。速度が要るならMoE型を選ぶのが正解です。

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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 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常時稼働に向かない(ノート・スリープ)
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、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
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
Mac Studio M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)Macgpt-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
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

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を実用的な速さで動かしたい人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 Air M4(メモリ24GB・SSD 512GB)クラウドAI中心の静かなノート。Claude Codeは1エージェントまで、8B〜14BのローカルLLMも動く20〜25万円
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