MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
向いている人: 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
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
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
合うAI
足りないAI（4）と理由
- 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
- FLUX / 高品質画像生成: CUDA前提のツールが多くMacは不向き
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: CUDA前提のツールが多くMacは不向き
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: Qwen3.6 35B-A3B（8bit（Q8_0）・必要36GB・約71 tok/s較正）。Qwen3.5 35B-A3Bの改良版
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 4bit（MXFP4） | 12GB | 快適 | 約110 tok/s較正 |
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約100 tok/s較正 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 快適 | 約91 tok/s較正 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 快適 | 約84 tok/s較正 |
| gpt-oss-120b | 4bit（MXFP4） | 62GB | 快適 | 約80 tok/s較正 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 快適 | 約79 tok/s較正 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Qwen3.5 35B-A3B | 8bit（Q8_0） | 36GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| Qwen3-Next 80B-A3B | 8bit（Q8_0） | 82GB | 快適 | 約71 tok/s較正 |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約64 tok/s較正 |
| Qwen3 30B-A3B | 8bit（Q8_0） | 32GB | 快適 | 約59 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 Air M4（メモリ24GB・SSD 512GB） | 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 | 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 |