M4 版的 MacBook Air 24G 内存 和 M4 版的 MacBook Pro 16G 内存，这两款怎么选？

你好！你打算自己搞个大语言模型（LLM）来提升工作效率，顺便管理健康和写代码，挺酷的！

现在你面临一个选择：M4 Air 带 24GB 内存，还是 M4 Pro 带 16GB 内存。两者差价只有 60 美元，配置也差不多，都是 10 核 CPU、10 核 GPU 和 512GB 存储。

那问题来了：你是该更看重内存大小，还是考虑散热和性能释放（有没有可能降频）？

我的建议是：如果你打算跑的 LLM 模型不是特别大（比如跑个 7B 或者 13B 的模型），那 16GB 可能勉强够用，但 24GB 会更宽裕一些，特别是如果你同时开很多应用、浏览器标签或者做多任务处理的话。

但 M4 Pro 通常散热更好，性能释放更强，长时间高负载运行更稳。如果你打算长时间跑模型、训练小调优啥的，那 Pro 的稳定性可能更重要。

总结一下：如果你主要做推理、模型不是特别大，优先选 Air 的 24GB；如果要做训练、长时间高负载，选 Pro 更稳妥。

希望这些建议对你有帮助！

如果我在你这个位置，我会更倾向于优先考虑更高的显存（VRAM），其次是散热和稍微高一点的带宽。更多的显存意味着你可以跑更大的模型，或者跑那些虽然模型参数小，但上下文窗口特别大的模型，比如Qwen3的编码器或者GPTOSS20B之类的。如果你打算在本地用这些模型做编码工作，24G显存会非常香，它能给你足够的上下文长度，性能上也能跟大模型掰掰手腕。不过记住，如果是Mac的话，系统本身也会占用一部分显存。PS：我自己不是Mac用户，用的是Nvidia的显卡，不过这些选卡思路是通用的。也欢迎你分享一下自己的选购经验！

说实话，GPT 的开源模型现在真的是最好的选择了。虽然上下文长度能到 100k，但用起来还是有点粗糙。

我只是在花了很多时间研究和体验之后，最终选择了14 英寸的 MBP M1 Max，配了64GB内存（是翻新的）首先，我记得M4 Pro好像不提供16GB内存的版本——我猜最低都是24GB吧？不管是Mac mini还是MacBook Pro，M4系列入门款好像都是这个配置（？）我之前从Costco买了个M4 Air，16GB内存，花了800美元左右，拿来试试看。但说实话，16GB还是不够用。那如果升级到24GB的话，其实也解决不了根本问题，所以我最后还是退了。然后我看了一下eBay，M1 Max的价格大概在1300美元左右，而且它有更高的内存带宽。从实际表现来看，尤其是在每秒生成的token数量上，它甚至能超过M4和M4 Pro（可以看这个链接：https://github.com/ggmlorg/llama.cpp/discussions/4167），因为它有400GB/s的带宽+64GB内存。所以从我的研究和实际体验来看，M1 Max目前是性价比最高的选择。再说说M4和M4 Pro的区别吧，主要是内存带宽的差距：120GB/s vs 273GB/s。这就意味着在生成token的速度上，M4大概只有M4 Pro的一半。另外，如果你不一定要用macOS系统的话，还有一个更灵活的选项：比如Strix Halo，它有128GB内存。还有Bosgame M5，价格大概1600美元，128GB内存，这在扩展性和预算上都是个不错的选择。

如果你要长时间运行一些要求比较高的任务，那M4 Pro的散热效率可能会成为一个关键因素，哪怕它内存少一点。想想看，如果你经常用大模型（LLM），可能会让机器接近温度限制，这样的话，24GB内存的M4 Air反而更适合，多任务处理起来也更有余地。到底选哪个，要看你对性能和散热的具体需求怎么平衡了。

如果你不是非得要M4芯片，那建议你买个二手的、带M3 Pro的MacBook Pro。我之所以不太推荐MacBook Air，主要是因为它散热不如MacBook Pro。

好嘞！谢谢啦，我挺喜欢这种实在的说法！

啊，我明白你的意思了！你是想说 Python 和 SQL 要分开来写，对吧？没事没事，是我理解错了，感谢你耐心解释 😊

24GB的M4 Air才是正道。我平时用本地的Ollama应用（支持网络搜索和更简洁的界面），还有在LM Studio里跑gpt系统，用的是24GB的M3 Air，这样能应对更细分的场景需求。

本地运行的大模型需要更多的统一内存。另外，Pro 版本的带宽更高，散热也更好。如果能配上更大的内存，那 Pro 版本会是更优的选择。当然了，如果你对便携性没啥要求，也可以考虑 M4 Pro 芯片的 Mac mini。

你真的会感受到24GB比16GB更香。

我这台是24G M4的MacBook Pro，说实话，我本来也没真打算走本地大模型这条路。我用LM Studio和Ollama把目前最有希望的小模型都试了个遍——比如DeepSeek Coder、Qwen 2.5，还有GPT的开源版本。本来想着，万一哪天去露营没WiFi的时候还能写写代码找找感觉，结果差点没把我整崩溃。这些本地模型真不是吹，跟云端的完整模型比起来简直一个天上一个地下。生成质量差得不行，速度还特别慢，搞得我MacBook烫得不行，像是要烧起来一样。更别提现在大多数好用的代码助手压根就不怎么支持本地模型，想用的话还得搞一些奇奇怪怪的 workaround，但大多数时候根本没用（比如Cursor、Claude Code）。