排名更新于 2026年9月22日
Mac mini M4 / M4 Pro（16-64 GB，120-273 GB/s）是2026年本地推理性能与价格比最佳的服务器。散热设计，静音运行，支持全天候24/7持续运行。
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Gemma 4 的 MoE 变体。总参数量 26B，激活参数量 4B。完整多模态（文本+图像+音频）。
ollama run gemma4:26b
首个采用 Apache 2.0 许可证的开源 dLLM：MoE 16B/1B + 6.2B 扩散解码器。文本与视觉统一。2026 年 4 月 22 日发布。
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
GLM-4.7-Flash（MoE 31B，约 3B 激活参数）：在 30B 级别中，编程能力与显存占用之比最佳。MIT 许可证，128k 上下文，在 3090/4090 上速度非常快。
ollama run glm-4.7-flash
Mamba-2 混合架构 + MoE，总参数量 32B，激活参数量 9B。长上下文下 RAM 用量减少约 70%。Apache 2.0。
ollama run granite4:small-h
MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B，采用混合思考模式。MMLU 81.4，AIME24 80.4。支持 100+ 种语言。
ollama run qwen3:30b-a3b
MoE 30B（3.3B 激活参数），专攻智能体编程。本地运行速度极快，原生 256k 上下文，是通过 Ollama 在 16–24 GB 内存下的标杆选择。
ollama run qwen3-coder:30b
视觉 MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B。Qwen 3 视觉模型中的最佳平衡点。256k 上下文。
ollama run qwen3-vl:30b
韩国智能体型 MoE 模型，总参数 300 亿，激活参数 30 亿。支持 KR/EN/JP/ZH/TH/VI。Apache 2.0。MLA 注意力机制。
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 Apple M4 Pro（48 GB）上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #2 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q8 |
| #3 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 40 tok/s · Q8 |
| #4 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #8 | Kanana 2 30B-A3B Thinking | 30B | 18 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
您已经有了适合 Mac mini M4 的模型排名。Mac 套件教您如何充分发挥它的潜力：提高 GPU 内存上限（第 2 章）、在 MLX 与 GGUF 之间选择（第 3 章），以及将您的 Mac mini 打造成供全家使用的 AI 服务器（第 12 章）。
免费备忘录
接收速查表 显存 → 最佳代码模型 → Ollama 命令 （一屏即可查看，可直接复制粘贴）。再使用本地 Copilot 套件，搭建真正可用的运行环境。
本地副驾驶套件 — 可直接粘贴使用的 Ollama + Cline + Aider 配置、调校好的 Modelfiles、故障排除、可终身使用的在线空间 →无垃圾邮件。1 次点击即可退订。你的数据保留在我们这里（绝不转售）。
你的显卡 → 最适合在本地运行的编程模型，以及准确的 Ollama 命令：
| 你的 VRAM | 典型 GPU / Mac | 推荐的代码模型 | Ollama 命令 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) 或 Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — 专长是编程智能体任务 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — “接近 Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 快速 MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — 在这一特定用途上，它仍是标杆。⚠️ Qwen 3.8： 其推理强度默认设得很高，处理简单请求时会“过度思考”——请将其调低至 low (或在首次启动时关闭它)。⚠️ 许可证陷阱： Codestral 22B = Mistral Non-Production License（非生产用途许可证） → 禁止用于工作中的编程。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4 和 Devstral 采用 Apache 2.0 许可证。💡 因内存不足而崩溃？请预留约 1.5 GB 的显存用于上下文，或将量化精度降低一档。🔌 要将其接入 VS Code： Cline （可处理多个文件的智能体）， Aider (CLI) 或 Tabby/Twinny (FIM 自动补全) — 它们都连接到本地 Ollama。该套件 本地助手 — 可直接粘贴的配置 + 经过测试的设置 — 现已可用： /copilote-local.
筛选：1-70B 范围内，Q4_K_M 版本占用小于 50 GB。大亮点：7-32B（M4 Pro 高峰性能）及 MoE 模型（在服务器场景中，首 token 延迟表现优异）。
考虑的标准：
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
Mac mini M4 16GB：用作家庭LLM服务器时，选哪个模型？
Mistral 7B Q4（约 4.5 GB）或 Qwen 3 8B Q4（约 5 GB）——30–40 tok/s。非常适合在一台 700 欧元的小型主机上搭建 Ollama 服务器。参见 Mac mini M4指南.
Mac mini M4 Pro 48 GB：是否能支持32B模型？
是 — Qwen 3 32B Q4（~17 GB）达 22-28 tok/s，Qwen 3 30B-A3B（MoE，~17 GB）达 50-60 tok/s。2026 年，这是最适合本地 AI 的 Mac mini。
Mac mini M4 对比 RTX 5070 Ti？
RTX 5070 Ti（16 GB GDDR7，~750 GB/s）在7-13B模型上约快2倍。Mac mini在超过16 GB时（30B型号）开始占优。静音与功耗低于100W：持续运行24/7难以超越。
Mac mini M4 的理想配置是什么？
M4 Pro 48 GB / 1 TB SSD = 约 2300 欧元——最佳平衡点。M4 Pro 64 GB 可运行 Llama 70B Q3。基础版 M4 16 GB 用作入门级服务器时，运行 7–8B 模型仍然表现出色。