Apple MacBook Pro 14" (M1 Max)

L’Apple MacBook Pro 14 pouces équipé du M1 Max est un portable Apple Silicon de 2021 destiné à l’inférence locale, c’est-à-dire à l’exécution de modèles d’IA directement sur la machine. Sa configuration de 64 Go de mémoire unifiée, une mémoire partagée entre CPU et GPU, laisse environ 48…

L’Apple MacBook Pro 14 pouces équipé du M1 Max est un portable Apple Silicon de 2021 destiné à l’inférence locale, c’est-à-dire à l’exécution de modèles d’IA directement sur la machine. Sa configuration de 64 Go de mémoire unifiée, une mémoire partagée entre CPU et GPU, laisse environ 48 Go exploitables par le modèle.

Sa bande passante mémoire de 400 Go/s reste son principal atout face à des puces plus récentes. Le GPU à 32 cœurs atteint ainsi 61 tok/s, soit 61 jetons de texte générés par seconde, avec Llama 2 7B en Q4_0, une quantification qui réduit la précision des poids pour économiser la mémoire.

Carte d'identité

CaractéristiqueValeur
ConstructeurApple
CatégorieApple Silicon
StatutOccasion (plus produit)
Date de sortie26 octobre 2021
Mémoire64 Go (Mémoire unifiée)
Dont exploitable par le modèle48 Go (≈)
Bande passante mémoire400 Go/s
CPUApple M1 Max, 10 cœurs
GPUGPU 32 cœurs
NPU11 TOPS
FormatPortable 14 pouces
ExtensibleNon
Prix officiel3 499 $ (Apple (config M1 Max 64 Go, via EveryMac), 26 octobre 2021)
Fiche constructeurspecs officielles

Quels modèles peut-elle faire tourner ?

Modèle étalonVerdict
8 B (Llama 3.1 8B, Q4)✅ À l'aise
14 B (Qwen3 14B, Q4)✅ À l'aise
32 B (Qwen3 32B, Q4)✅ À l'aise
70 B (Llama 3.3 70B, Q4)⚠️ Juste (contexte réduit)
120 B MoE (gpt-oss-120B, MXFP4)❌ Trop grand

Estimation mémoire : environ 0,6 Go par milliard de paramètres en Q4, plus le contexte. « Juste » : le modèle se charge mais le contexte utilisable est réduit.

Performances mesurées

ModèleQuantisat°LectureGénérationRuntimeSource
Llama 2 7BQ4_0530 tok/s61 tok/sllama.cpp (Metal)llama.cpp — benchmarks Apple Silicon (#4167), GPU 32 cœurs (10 juillet 2026)
Llama 3 70BQ4_K_M33 tok/s4 tok/sllama.cpp (Metal)XiongjieDai — GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference (10 juillet 2026)

« Lecture » (prompt processing) : vitesse d'ingestion du contexte. « Génération » : vitesse d'écriture de la réponse, celle que l'on perçoit à l'usage. Deux mesures ne sont comparables qu'à modèle, quantisation et runtime identiques.

Notre analyse

Les quelque 48 Go disponibles pour le modèle permettent d’utiliser confortablement Llama 3.1 8B, Qwen3 14B et Qwen3 32B en Q4, un format compressé sur quatre bits. La configuration peut charger des modèles jusqu’à 30B, tandis que des 70B exigent une forte quantification, au prix d’une réduction de précision. Llama 3 70B en Q4_K_M atteint 4,1 tok/s avec llama.cpp et Metal, l’interface graphique d’Apple utilisée ici pour accélérer les calculs sur le GPU. Cette cadence convient davantage à une génération patiente qu’à une interaction très fluide. À l’inverse, les 61 tok/s mesurés sur Llama 2 7B offrent une réponse rapide.

Le gpt-oss-120B en MXFP4 reste trop volumineux, malgré son architecture MoE, ou mélange d’experts, qui n’active qu’une partie du modèle à chaque étape. Le prix officiel de 3 499 USD concernait la configuration neuve au lancement, le 26 octobre 2021. Son intérêt actuel repose donc sur le marché de l’occasion, sans tarif vérifié permettant de chiffrer précisément le rapport performance/prix. Aucun chiffre de consommation n’est fourni pour évaluer la performance par watt. Les données disponibles confirment llama.cpp avec Metal, mais ne documentent ni l’écosystème logiciel plus large ni le bruit. Enfin, le modèle n’étant plus produit, sa disponibilité dépend de l’occasion.


Sources : specs Apple, llama.cpp — benchmarks Apple Silicon (#4167), GPU 32 cœurs, XiongjieDai — GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference.