Apple M4 Ultra (expected): Spezifikationen & Eignung für lokale KI
Der erwartete Apple-Top-SoC — großer Unified Memory. Erwartete Klasse, zu prüfen.
Einige Angaben hier sind vorläufig (Erwartete Klasse). Betrachten Sie die Spezifikationen als ungefähr und gleichen Sie sie mit dem Hersteller ab, bevor Sie sich darauf verlassen oder einen Kauf tätigen.
Spezifikationen
- Speicher
- 256 GB unified
- Speichertyp
- Unified LPDDR5X
- Bandbreite
- 1,092 GB/s
- FP16 ca.
- zu prüfen
- Architektur
- Apple M4 Ultra
- Fertigung
- TSMC N3E
- Leistung
- zu prüfen
- Markteinführung
- zu prüfen
Modelle, die dieser Chip ausführen kann
Offene Modelle, bewertet für einen einzelnen Apple M4 Ultra (expected), beste Eignung zuerst.
- Gemma 2 27BGemma · ~27B · 8K ctx · Gemma Terms of Use
Passt mit FP16 (~54GB) bei ~125.2GB Reserve — etwa 3 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~54GBLäuft gut - Gemma 3 27BGemma 3 · ~27B · 128K ctx · Gemma Terms of Use
Passt mit FP16 (~54GB) bei ~125.2GB Reserve — etwa 3 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~54GBLäuft gut - Mistral Small 24BMistral · ~24B · 32K ctx · Apache-2.0
Passt mit FP16 (~48GB) bei ~131.2GB Reserve — etwa 3 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~48GBLäuft gut - DeepSeek-Coder V2 (class)DeepSeek · ~16B · 128K ctx · DeepSeek License
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~146.2GB Reserve — etwa 5 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - StarCoder2 15BStarCoder · ~15B · 16K ctx · BigCode OpenRAIL-M
Passt mit FP16 (~30GB) bei ~149.2GB Reserve — etwa 5 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~30GBLäuft gut - Qwen2.5 14BQwen · ~14B · 128K ctx · Apache-2.0
Passt mit FP16 (~30GB) bei ~149.2GB Reserve — etwa 5 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~30GBLäuft gut - Qwen3 14BQwen · ~14B · 128K ctx · Apache-2.0
Passt mit FP16 (~30GB) bei ~149.2GB Reserve — etwa 5 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~30GBLäuft gut - Phi-3 Medium (14B)Phi · ~14B · 128K ctx · MIT
Passt mit FP16 (~28GB) bei ~151.2GB Reserve — etwa 6 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~28GBLäuft gut
Bauen Sie ein privates AI Business OS auf Apple M4 Ultra (expected)
Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.