Mac mini M4 32GB Stumbles on Storage

かなり筋のいい選択ですが、ボトルネックはメモリよりストレージです。

• –32GBユニファイドメモリは、ローカルLLMの「とりあえず試す」には有効な下限を超えています。
• –7B〜8B級の量子化モデルや軽量な推論環境なら、かなり扱いやすい構成です。
• –256GB SSDは意外と早く埋まります。複数モデルを置く、Python環境を分ける、Dockerを使う、という運用で特に厳しくなります。
• –もし本気で触るなら、512GB以上か外付けNVMe前提にしたほうが実用性が上がります。
• –学割込みで136,800円は悪くないですが、ローカルLLM目的なら「32GBにするか」より「SSDを増やすか」のほうが重要です。