Welchen Mac Mini solltest du für lokale AI 2026 kaufen? Die Antwort hängt davon ab was du laufen lässt — und die meisten Guides liegen falsch weil sie die Modelle nicht selbst testen.
Ich lasse Ollama und Claude Code auf einem Mac Mini seit Monaten laufen. Hier ist der Kaufguide basierend auf realer Nutzung, nicht Spec-Sheet Vergleichen.
Das volle Lineup
Apple verkauft den Mac Mini mit M4 oder M4 Pro Chips. Kein M4 Max — das gibt's nur im Mac Studio und MacBook Pro. Hier ist jede Konfiguration die für AI-Arbeit zählt:
| Konfiguration | RAM | Storage | Preis | AI Verdict |
|---|---|---|---|---|
| M4 | 16GB | 256GB | $599 | Skip. Nicht genug für echte LLM-Arbeit. |
| M4 | 16GB | 512GB | $799 | Immer noch 16GB. Immer noch skip. |
| M4 | 24GB | 512GB | $999 | Budget Einstieg. |
| M4 | 32GB | 1TB | $1.199 | Bestes Preis-Leistung für lokale AI. |
| M4 Pro 12/16 | 24GB | 512GB | $1.399 | Schnellerer Chip, selber RAM wie $999 M4. |
| M4 Pro 14/20 | 24GB | 512GB | $1.599 | Noch schneller, immer noch nur 24GB. |
| M4 Pro 12/16 | 48GB | 1TB | $1.799 | Bester für 70B Modelle. |
| M4 Pro 14/20 | 48GB | 1TB | $1.999 | Schnellere 70B Inferenz. |
| M4 Pro 14/20 | 64GB | BTO | ~$2.199+ | Mehrere große Modelle gleichzeitig. |
Das kontraintuitive Ergebnis: die M4 Pro 24GB Konfigurationen ($1.399 / $1.599) sind fragwürdige Käufe für LLM-Arbeit. Du bekommst einen schnelleren Chip aber denselben RAM wie der $999 M4. Für LLMs bestimmt RAM welche Modelle in den Speicher passen. Ein $999 M4 lädt exakt dieselben Modelle wie der $1.599 M4 Pro.
Allerdings — der M4 Pro hat ~30-50% höhere Memory Bandwidth als der M4, was direkt die Tokens pro Sekunde bei Inferenz beeinflusst. Wenn du dasselbe 14B Modell den ganzen Tag laufen lässt und schnelleren Output willst, zählt der Pro Chip. Wenn du für Modell-Vielfalt kaufst, steck das Geld lieber in RAM.
Was tatsächlich auf jeder Konfiguration läuft
24GB M4 — Der Budget Einstieg ($999)
Modelle die gut laufen:
- Llama 3.3 8B — 18-22 tok/s, gut für allgemeine Tasks
- Mistral 7B — Schnelle Inferenz, solider Coding-Assistent
- Qwen3-Coder-Next (3B aktive Parameter) — Das MoE Modell das ~70% SWE-Bench erreichte läuft mit nur 3B aktiv, passt locker
- Ollama + Claude Code — Das lokale API Routing Setup funktioniert hier (Claude Code rechnet per API Token ab, kein Flat-Abo — ich gebe bei meiner Nutzung circa $3/Monat aus)
24GB ist knapp. macOS nimmt 6-8GB, bleiben ~16-18GB für Modelle. Du kannst bis ~14B Parameter Modelle bei Q4 Quantisierung laufen lassen. Alles größere und du swapst auf Disk, was die Inferenz-Geschwindigkeit killt.
32GB M4 — Der Sweet Spot ($1.199)
Selber Chip wie der 24GB aber mit echtem Headroom:
- Alles was der 24GB kann, aber schneller (weniger Memory Pressure)
- Qwen3-Coder 14B — ~10-12 tok/s, passt komfortabel mit Platz für System-Overhead
- Mixtral 8x7B — MoE Modell, läuft mit Q4 Quantisierung
- Mehrere kleinere Modelle gleichzeitig in Ollama geladen
Das ist meine Empfehlung für die meisten Entwickler. $200 mehr als der 24GB bringt dich von "passt gerade so" zu "läuft komfortabel."
48GB M4 Pro — Der Power User ($1.799)
Hier werden 70B Modelle möglich:
- Llama 3.3 70B (Q4 quantisiert) — passt in den Speicher, ~5-8 tok/s
- Qwen 72B — Läuft mit Q4 Quantisierung
- DeepSeek-V3 (destillierte Varianten) — Kleinere Versionen passen
- Mehrere mittelgroße Modelle gleichzeitig geladen
Wöchentliche Insights zu AI-Architektur. Kein Spam.
Der Sprung von $1.199 auf $1.799 öffnet eine komplett andere Modell-Klasse. Wenn du 70B+ Parameter Modelle brauchst, ist das der Einstieg.
64GB M4 Pro — Für Teams (~$2.199+ BTO)
Außer du betreibst einen Inference-Server für ein Team oder brauchst mehrere 70B Modelle gleichzeitig geladen, deckt der 48GB Pro jeden praktischen Solo Use Case ab.
Die Specs die wirklich zählen
RAM ist alles
Für LLMs ist die Formel simpel: Modellgröße in GB ≈ benötigter RAM. Ein 14B Modell bei Q4 Quantisierung braucht ~8GB. Ein 70B Modell braucht ~40GB. Der Unified Memory deines Mac Mini ist die harte Obergrenze.
Kauf so viel RAM wie du dir leisten kannst. Du kannst ihn später nicht upgraden. Der Chip-Geschwindigkeitsunterschied zwischen M4 und M4 Pro zählt für Inferenz-Geschwindigkeit, aber RAM bestimmt ob ein Modell überhaupt läuft.
Memory Bandwidth zählt auch
Apples Unified Memory Architektur ist der Grund warum der Mac Mini für AI überhaupt funktioniert. CPU, GPU und Neural Engine teilen sich einen Speicher-Pool. Kein PCIe-Flaschenhals, kein Kopieren zwischen VRAM und System-RAM.
Der M4 Pro hat ~30-50% höhere Memory Bandwidth als der Basis M4. Für LLM-Inferenz übersetzt sich das direkt in schnellere Token-Generierung. Wenn du dasselbe Modell regelmäßig laufen lässt, gibt dir der Pro Chip spürbar schnelleren Output.
Festplattengeschwindigkeit: Meistens egal
Für Model Loading ist die interne SSD auf jeder Konfiguration schnell genug — Modelle laden in Sekunden. Aber es gibt einen Haken: wenn dein Modell gerade so in den RAM passt und das System auf Disk zu swappen beginnt, wird SSD-Speed sehr relevant. Ein weiterer Grund warum die 16GB Konfigurationen ein Skip sind — du swapst ständig.
Mac Mini vs Mac Studio für AI
| Mac Mini (M4 Pro 48GB) | Mac Studio (M4 Max 36GB+) | |
|---|---|---|
| Preis | $1.799 | ab $1.999 |
| Max RAM | 64GB (M4 Pro) | 128GB (M4 Max) |
| Für lokale AI Agents | Perfekt | Overkill für Solo-Dev |
| Für 70B Modelle | Ja (quantisiert) | Ja (volle Präzision) |
| Für Fine-Tuning | Limitiert | Besser |
| Für Inference Server | Solo-Nutzung | Team / Production |
Das Mac Studio startet bei $1.999 mit M4 Max (14-Core, 36GB, 512GB). Es gibt auch M3 Ultra Konfigurationen mit bis zu 192GB für massive Workloads. Der Preisabstand zum Mac Mini ist kleiner als die meisten denken — nur $200 zwischen einem 48GB Mac Mini und dem Basis Mac Studio.
Bottom Line: Mac Mini wenn du weißt dass 64GB reichen. Mac Studio wenn du M4 Max Performance brauchst oder einen Pfad zu 128GB willst.
Meine Empfehlung
Bestes Preis-Leistung: M4 mit 32GB / 1TB ($1.199). Läuft alles was ein Solo-Entwickler braucht. Komfortabler Headroom für 14B Modelle und darunter. Das ist der den ich heute kaufen würde.
Budget Einstieg: M4 mit 24GB ($999). Funktioniert, aber knapp. Gut wenn du lokale AI nur erkundest und Kosten niedrig halten willst.
Große Modelle: M4 Pro 12-Core mit 48GB / 1TB ($1.799). 70B Modelle, mehrere simultane Modelle, schwerere Workloads. Die 14-Core Variante für $1.999 bringt schnellere Inferenz wenn das Budget es erlaubt.
Überspringen: Die 16GB Konfigurationen ($599 / $799) — nicht genug für echte AI-Arbeit, ständiges Swapping. Und überleg dir die M4 Pro 24GB ($1.399) gut — du zahlst $400 mehr als den M4 24GB für Bandwidth, nicht für Kapazität.
Der Mac Mini ist die beste Value-Hardware für lokale AI 2026. Nicht weil Apple ihn für AI designed hat — weil Unified Memory Architektur zufällig exakt das ist was LLM-Inferenz braucht. Schneller Memory-Zugriff, großer Pool, kleiner Formfaktor.