Benchmarking Quantized GGUF/AWQ Models on Mac mini M4 Pro & Ryzen AI Mini PCs
Quantization schemes such as GGUF and AWQ democratize high-parameter AI on compact edge nodes. We evaluate Apple Silicon MLX and AMD Ryzen AI Max+ mini PCs, quantifying memory throughput, quantized perplexity degradation, and tokens-per-watt efficiency.
量子化方式・モデルサイズ別エッジ推論速度＆メモリ見積もり計算機
実測パラメータを入力すると、環境に応じた最適値・コスト・性能指標をリアルタイムに算出します。
ZLLM.ai｜量子化LLM・エッジAI＆小型ハイパワーPCラボ 2026年実測スペック＆最安値比較台帳
公開仕様値だけでなく、実運用環境でのベンチマーク計測値・長期耐久性・コストパフォーマンスを横断比較しています。
| モデル名・型番 | 主要技術仕様・スペック | 実測ベンチマーク・検証結果 | 参考価格帯 | 公式・最安値調達先 |
|---|---|---|---|---|
| Apple Mac mini M4 Pro | 14コアCPU / 20コアGPU / 64GB統合メモリ / 帯域幅 273GB/s / Thunderbolt 5 | Qwen-2.5-32B-Q4_K_M 推論速度 18.4 tok/s / アイドル電力 5W | ¥308,800前後 | |
| Minisforum MS-A1 (Ryzen 9 7945HX) | 16コア32スレッド / 最大96GB DDR5 / PCIe 4.0 SSDスロット×4 / USB4 | Llama-3-8B-Q8_0 推論速度 14.1 tok/s / システム消費電力 95W | ¥112,000前後 | |
| Beelink SER8 AMD Ryzen 7 8845HS | 8コア16スレッド / NPU搭載 (16 TOPS) / Radeon 780M / 32GB DDR5 / 1TB SSD | Phi-3-mini-4K 推論速度 38.6 tok/s / 静音性 32dB | ¥89,800前後 | |
| ASUS NUC 14 Pro+ | Core Ultra 9 185H / 3ch NPU / Intel Arc GPU / プレミアムアルミニウム筐体 | OpenVINO FP16 Whisper Large v3 リアルタイム係数 0.12x | ¥139,800前後 |
Frequently Asked Technical Questions (FAQ)
Q4_K_M strikes the ideal balance between memory footprint and perplexity for general NLP tasks. For strict mathematical reasoning and code generation, Q5_K_M preserves intricate weight matrices with minimal degradation.
Yes. MLX communicates directly with Apple Silicon's unified memory controllers and Metal compute shaders without overhead, generally yielding 10–18% faster decode throughput than llama.cpp.
Integrated GPUs currently deliver significantly higher bandwidth and parallel shader ALU throughput for LLMs. Embedded NPUs are superior for sustained, low-power background Whisper transcription.