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Mac mini M4 Pro(メモリ64GB)を常時稼働サーバに

向いている人: OllamaでローカルLLMのAPIを立て、自動化と一緒に静かに省電力で24時間動かせる。macOSなのでClaude Codeも手順どおりに使える

  • できる合うAI 12/16・合う仕事 6/8(内訳)
  • まず試すQwen-AgentWorld 35B-A3B 8bit(Q8_0)・約40 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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14コアCPU目安
64GB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APIサーバを24時間動かす用途で、静音・省電力・大容量を同時に満たす構成です。Ollamaで30〜70Bクラスのモデルを常駐させ、社内のn8nやDifyから叩く形が定番。アイドル消費電力が数Wなので、年間の電気代は1,000〜2,000円程度。macOSはスリープを切って電源復帰時の自動起動をオンにすれば、停電後も勝手に戻ってきます。

避けたい似た構成

WindowsのミニPCで同じことをやろうとすると、自動更新の再起動制御に手間がかかります。逆に、ワークフローだけでローカルLLMを動かさないなら、LinuxのミニPCのほうが半額で済みます。この構成を選ぶ理由は「ローカルLLMを常に動かして、ほかの機器から使えるようにしたい」に限られます。

拡張性と寿命

5年以上。ユニファイドメモリ64GBは70Bクラスまでカバーし、モデルの効率化が進むほど相対的に余裕が増えます。作業用のMacとは別に置くことで、メインの作業を止めずにモデルを更新できるのも利点です。

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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 Pro(64GB)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: Qwen-AgentWorld 35B-A3B(8bit(Q8_0)・必要36GB・約40 tok/s補正済み)。エージェント用途を名前に掲げた35BのMoE(アクティブ3B)。Apache 2.0

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(64GB)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 70B70.55B44GB遅い約5.0 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 / 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、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174本です。収まらないもののうち、いちばん惜しいのはgpt-oss-120bで、ユニファイドメモリがあと約14GB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
gpt-oss-120b116.83B62GB14GB
Mixtral 8x22B140.63B84GB36GB
GPT-OSS-Swallow 120B116.83B85GB37GB

ユニファイドメモリを一段上の96GB(例: Apple M2 Max(96GB))にすると、収まるモデルは10本増えて184本になります。逆に一段下の48GBだと11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 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
Mac mini M4 Pro(メモリ64GB・SSD 1TB)Mac70B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
GPUノート(RTX 5080 Laptop 16GB・メモリ64GB)ノートPC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)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
Mac mini M4 Pro(メモリ48GB・SSD 1TB)Mac30B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

同じ形の他の構成

構成向いている人目安
静音ミニPC(Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし)n8n・Dify・エージェントのルーティンを24時間回す。省電力・小型・静音で置き場所を選ばない13〜22万円
Ryzen AI Max+ 395 ミニPC(メモリ128GB)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
ワークステーション(RTX 5090・メモリ128GB・SSD 4TB)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 M5 Ultra(メモリ512GB)をLLMサーバにDeepSeek V3級(671B)の4bitを1台で。帯域1.2TB/s。チームのローカルLLMサーバ240〜280万円