2026.09 更新

Mac mini M4 Pro 48GB 27Bをよく使うなら、32GBのM4と待ち時間から比べてください。

27B級のモデルで文書を読ませ、コードを直す作業を繰り返すなら、容量だけでなく毎回の待ち時間も重要です。このページは20コアGPU・48GB構成を対象にしています。価格が低い16コアGPUの販売構成と区別して確認してください。

同じモデルで速度とメモリを確認

Mac mini M4 Pro 48GB · Qwen3.8 27B · ローカルLLM速度・メモリ: 入力処理 · プリフィル 289–530 tok/s · トークン生成 · デコード 12.3–13.7 tok/s; 必要 17.56GB / 使用可能 41GB ユニファイドメモリ
入力4,096トークン · 単一リクエスト · キャッシュなし

ハードウェア Kernel specifications

使用可能メモリー
41GB
メモリ帯域
273GB/s
LLM連続負荷の推定
約 92W
韓国の参考価格(ウォン)
263万ウォン〜344万ウォン

向いている人

  • 27Bで文書・コード作業を繰り返す
  • モデルと仕事用アプリを併用
  • 組み立て不要のMac構成

この場合は見送りましょう

CUDA専用のComfyUIノードをそのまま使う必要があるなら、Macよりも対応GPUを搭載した構成を検討してください。70Bが目的の場合も、48GBという数字だけで選ぶのは避けましょう。モデルファイル、入力キャッシュ、ほかのアプリが使う容量を合わせて確認する必要があります。

デバイス別推奨フォーマット · 4K入力

このデバイスで体感できるモデル

K2 Horizon 0.9B

必要 1.03GB · 余裕

MLX 4ビット

トークン生成

370.9 ~ 412.1 tok/s

最初のトークン

0.76 ~ 1.7秒

Qwen3.8 27B

おすすめ

必要 17.56GB · 余裕

MLX 4ビット

トークン生成

12.3 ~ 13.7 tok/s

最初のトークン

7.8 ~ 14.3秒

速度チューニング

K2 Horizon MoVA 36B-A4B

必要 21.94GB · 余裕

MLX 4ビット

トークン生成

83.3 ~ 92.5 tok/s

最初のトークン

4.5 ~ 9.8秒

実際の速度はランタイムのバージョン、冷却状態、コンテキスト長、量子化ファイルによって変わります。

購入判断

どのタスクに適するか

コーディング支援

適合

27B Q4に修正するコードと必要なファイルを一緒に入力する構成を比べてください。モデルが大きいという理由だけで、コードの正確さが上がるとは断定できません。

長いドキュメント・RAG

適合

モデルを読み込んだ後の空き容量を、入力キャッシュに使えます。長い文書を一度に入力するときは、生成速度よりも最初のトークンまでの待ち時間を先に見てください。

画像生成

条件付き

すでに使っているComfyUIワークフローがあるなら、ノードごとの対応から確認してください。48GBという容量でCUDA専用ノードの互換性が解決するわけではありません。

最も最初にブロックされるもの
長い入力を読む時間と回答を生成する時間は、同じ割合で変わるわけではありません。Proの273GB/sをM4の120GB/sで割った値が、そのまま作業全体の速度倍率になるわけではありません。同じモデル・入力で、二つの区間を分けて比較してください。
確認する構成
M4 Pro · 20コアGPU · 統合メモリ48GB · SSD 1TB推奨
より多くのお金をかける基準
12B級に短く質問し、今の待ち時間に不満がなければ、通常のM4で十分な場合もあります。27Bを繰り返し使うときや長い入力で短縮できる時間が、自分の作業に必要かを確認してから、Proとの価格差を判断してください。

販売ページでは、チップよりもメモリをまず確認してください。

同じ製品名でも48GB構成でなければ、上記のモデルと速度の条件は変わります。

よくある質問

Mac mini M4 Pro 48GBで利用可能なローカルLLMはどのようなものがありますか?
K2 Horizon 0.9B, Qwen3.8 27B, K2 Horizon MoVA 36B-A4Bなどを4K入力と推奨フォーマットで比較できます。必要なメモリはモデルとコンテキスト長によって変わります。
Mac mini M4 Pro 48GBのローカルLLMにおける電力消費はどのくらいですか?
連続負荷では約92W、実際の範囲は62〜122Wと見ています。
表示されたトークン速度は実測値ですか?
収集したベンチマーク実測を同じ条件にそろえた範囲です。同じ条件の実測がない組み合わせは近い実測値を基準に推定し、ランタイム・冷却・量子化ファイル・コンテキスト長で変わります。