Битва архитектур: почему сравнение M4 и Radeon — это не про "кто быстрее"
Забудьте про линейки бенчмарков. Забудьте про тупые сравнения "токенов в секунду". Когда вы выбираете железо для локальных LLM в 2026 году, вы выбираете не скорость, а философию работы с моделями.
С одной стороны — Mac Mini M4 с его 24GB Unified Memory. Аккуратная коробочка, которая не шумит, не греется и просто работает. С другой — классический ПК с новейшей Radeon 9070XT (16GB VRAM) и 32GB системной RAM. Два разных мира, два разных подхода к одной задаче.
Ключевой момент: M4 работает с памятью как с единым пулом. Radeon 9070XT делит память на VRAM и RAM. Эта архитектурная разница определяет ВСЁ — от максимального размера модели до удобства работы.
Цифры, которые имеют значение (а не те, что в рекламе)
| Параметр | Mac Mini M4 24GB | ПК с Radeon 9070XT 16GB + 32GB RAM |
|---|---|---|
| Общая доступная память | 24GB (единый пул) | 16GB VRAM + 32GB RAM (раздельно) |
| Макс. размер модели (Q4_K_M) | ~34B параметров | ~70B параметров (с оговорками) |
| Скорость Llama 3.2 11B | 45-55 токенов/сек | 85-110 токенов/сек |
| Поддержка контекста 128K | Стабильно | Зависит от драйверов |
| Энергопотребление под нагрузкой | ~45 Вт | ~280 Вт |
Видите эти цифры? Radeon 9070XT быстрее почти в два раза. Но это только часть истории. На Mac Mini вы запускаете модель одной командой в Ollama. На ПК вам нужно танцевать с бубном вокруг ROCm, выставлять слои GPU, следить за переполнением VRAM.
Что реально запускается на каждой платформе в феврале 2026
Mac Mini M4 24GB: золотая середина без головной боли
С 24GB Unified Memory вы получаете не просто "больше памяти чем у 16GB версии". Вы получаете комфортную зону для работы с моделями среднего размера:
- Llama 3.2 34B Q4_K_M — 22-28 токенов/сек, контекст до 64K без проблем
- Qwen 2.5 32B Q4_K_M — китайские модели стали умнее, скорость 25-30 токенов/сек
- Gemma 2 27B Q4_K_M — оптимизирована под Apple Silicon, до 35 токенов/сек
- Mistral Medium 2 24B Q4_K_M — новая версия на начало 2026, отличное качество
Но есть предел. Попробуйте запустить Llama 3.1 70B Q4_K_M — и упретесь в потолок. Модель требует около 42GB памяти. На M4 24GB она просто не влезет, даже с агрессивным квантованием.
ПК с Radeon 9070XT: мощь, которая требует жертв
Здесь игра по другим правилам. 16GB VRAM на Radeon 9070XT — это быстрая память специально для вычислений. 32GB системной RAM — медленнее, но много. Вместе они дают уникальную возможность:
- Llama 3.1 70B Q4_K_M — работает через split layers: 40 слоев на GPU, остальные в RAM
- Qwen 2.5 72B Q4_K_M — скорость 8-12 токенов/сек, но работает!
- DeepSeek Coder 33B Q4_K_M — полная загрузка в VRAM, скорость 55-65 токенов/сек
- Несколько инстансов 7B моделей одновременно
Внимание: работа моделей больше 16GB на Radeon 9070XT — это постоянная балансировка. Вам нужно точно настроить количество слоев на GPU, иначе производительность падает в 5-10 раз при переполнении VRAM. Это не для новичков.
Скорость vs Удобство: что важнее для ВАШЕГО workflow
Давайте представим два реальных сценария из моей практики:
Сценарий 1: Разработчик, которому нужен код-ассистент
Вы пишете код 8 часов в день. Вам нужен локальный ассистент, который:
- Не шумит (работаете в тихом офисе или дома)
- Запускается мгновенно (не ждете 5 минут инициализации)
- Работает параллельно с IDE, браузером, Docker
Mac Mini M4 24GB здесь вне конкуренции. Запускаете DeepSeek Coder 6.7B Q4_K_M в Ollama — получаете 65 токенов/сек. Этого достаточно для автодополнения. Система не греется, вентиляторы не включаются. Вы просто работаете.
На ПК с Radeon 9070XT вы получите 120 токенов/сек. Но вентиляторы видеокарты будут работать на 70% оборотов. Это как иметь фен на столе. Через час работы комната нагревается на 2-3 градуса. И да, драйверы ROCm под Linux могут упасть в самый неподходящий момент.
Сценарий 2: Исследователь, который тестирует большие модели
Вам нужно сравнить качество ответов Llama 3.1 70B, Qwen 2.5 72B и новой модели от Google. Вы запускаете каждую на 2-3 часа, собираете статистику, потом переключаетесь на другую.
Здесь Radeon 9070XT показывает свою силу. Вы можете запустить 70B модель (пусть и медленно, 8-12 токенов/сек). На Mac Mini M4 24GB вы просто не запустите модели такого размера. Точка.
Но помните: каждая перезагрузка модели на Radeon — это 3-5 минут ожидания. На Mac Mini смена модели занимает 30-40 секунд.
Стоимость владения: не только цена покупки
Mac Mini M4 24GB стоит около $1299 в феврале 2026. Готовый ПК с Radeon 9070XT, хорошей материнской платой, 32GB RAM и качественным БП — $1400-1600.
Кажется, что разница невелика. Но посчитайте дальше:
- Электричество: M4 — 45 Вт под нагрузкой, Radeon система — 280 Вт. При работе 8 часов в день, 22 дня в месяц, по тарифу $0.15 за кВт·ч: M4 — $1.19 в месяц, Radeon — $7.39 в месяц
- Шум: на M4 вы можете работать в той же комнате, где спит ребенок. Radeon система звучит как небольшой пылесос
- Нагрев: летом Radeon система добавит кондиционеру работы
За год разница в электричестве — $75. За два года — $150. И это без учета стоимости кондиционирования.
Программная экосистема: что работает лучше в 2026
Вот где происходит самое интересное. К февралю 2026 года экосистема для локальных LLM созрела, но разрыв между платформами остался.
Apple Silicon: отлаженный конвейер
- Ollama 0.7.0 — работает из коробки, автоматически определяет оптимальные настройки
- MLX 2.3 — нативный фреймворк от Apple, скорость на 15-20% выше чем llama.cpp
- LM Studio, Faraday — коммерческие решения с идеальной поддержкой
- Автоматическое квантование через
llama.cppс оптимизациями под Neural Engine
На Mac Mini вы устанавливаете Ollama одной командой, качаете модель — и она работает. Никаких драйверов, никаких настроек. Система сама решает, как распределить слои между CPU, GPU и Neural Engine.
Radeon + ROCm: мощь, которую нужно приручить
- ROCm 6.5 — стабильнее чем версии 2024-2025, но все еще требует ручной настройки
- Text Generation WebUI — полный контроль над каждым параметром
- KoboldCpp — лучшая поддержка split layers между VRAM и RAM
- Сложная настройка количества слоев на GPU для каждой модели
Главная проблема Radeon в 2026: не все модели одинаково хорошо работают через ROCm. Особенно страдают новые архитектуры, выпущенные в конце 2025 — начале 2026. Поддержка появляется с задержкой в 2-4 месяца.
Мой вердикт: кому что покупать в феврале 2026
Берите Mac Mini M4 24GB, если:
- Вам нужен тихий, надежный ассистент для ежедневной работы
- Вы не планируете запускать модели больше 34B параметров
- Цените простоту настройки и стабильность
- Работаете в помещении, где важен шум и нагрев
- Хотите запускать LLM параллельно с другой работой без тормозов
Для большинства разработчиков, писателей, аналитиков — M4 24GB это оптимальный выбор. Как я писал в статье про Mac Mini M4 16 ГБ, 24GB версия снимает все ограничения базовой модели.
Берите ПК с Radeon 9070XT, если:
- Вам критически нужны модели 70B+ параметров
- Готовы тратить время на настройку и отладку
- Есть отдельное помещение для железа (чтобы не слушать вентиляторы)
- Планируете апгрейд (добавить вторую видеокарту, больше RAM)
- Любите экспериментировать с разными фреймворками и настройками
Если ваш бюджет позволяет рассмотреть варианты мощнее — посмотрите мою статью про сборку ПК с несколькими видеокартами. Там совсем другие масштабы.
А что насчет будущего? (Спойлер: все меняется)
К концу 2026 года ситуация может измениться. Слухи об M5 Mac Mini с 48GB памяти выглядят правдоподобно. AMD анонсирует Radeon 9080XT с 24GB VRAM. Но есть нюанс.
Архитектурная разница останется. Unified Memory на Apple Silicon против раздельной памяти на PC. Это фундаментальное различие, которое определяет подход к работе с LLM.
Если вам нужно железо прямо сейчас (февраль 2026) — выбирайте исходя из ваших реальных задач. Не гонитесь за максимальной скоростью, если вам нужна стабильность. Не покупайте "на будущее" — технологии меняются слишком быстро.
И помните: лучшее железо — то, которое вы будете использовать каждый день, а не то, которое стоит в углу и шумит, пока вы работаете на ноутбуке в другой комнате.
