{"id":654,"date":"2026-05-20T20:10:08","date_gmt":"2026-05-20T20:10:08","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/"},"modified":"2026-07-03T13:39:38","modified_gmt":"2026-07-03T13:39:38","slug":"mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/","title":{"rendered":"Mac Studio M4 Max frente a M4 Ultra para IA en 2026: \u00bfCu\u00e1l comprar para LLM locales?"},"content":{"rendered":"<p>Para ejecutar LLM locales, el chip Apple Silicon posee un superpoder silencioso: <strong>memoria unificada<\/strong>. La GPU puede acceder a todo el espacio de memoria, por lo que un Mac Studio con 128 GB o m\u00e1s puede cargar modelos que requerir\u00edan varias GPU discretas en una PC. Dentro de la l\u00ednea Mac Studio, la elecci\u00f3n se reduce a dos chips: el <strong>M4 Max<\/strong> y el modelo superior <strong>M4 Ultra<\/strong>.<\/p>\n<p>La respuesta breve es: <strong>el M4 Max es adecuado para la mayor\u00eda de los usuarios de IA local; el M4 Ultra est\u00e1 destinado a quienes carguen los modelos m\u00e1s grandes o deseen las tasas de tokens m\u00e1s altas.<\/strong><\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Ambos se basan en <strong>memoria unificada<\/strong> \u2014 la GPU puede utilizar todo el pool de RAM para alojar modelos.<\/li>\n<li>El M4 Ultra es esencialmente <strong>dos matrices M4 Max fusionadas<\/strong>: aproximadamente el doble de n\u00facleos de GPU y ancho de banda de memoria.<\/li>\n<li>El M4 Ultra admite <strong>una memoria m\u00e1xima mayor<\/strong>, lo que le permite alojar modelos m\u00e1s grandes que los que puede manejar el M4 Max.<\/li>\n<li>Para inferencia de LLM, el M4 Ultra ofrece <strong>una tasa notablemente mayor de tokens por segundo<\/strong> porque la generaci\u00f3n de tokens est\u00e1 limitada por el ancho de banda.<\/li>\n<li>Elija el M4 Max para modelos de hasta ~70B cuantizados; opte por el M4 Ultra para modelos de clase 100B y velocidad m\u00e1xima.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52f43149eb3\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52f43149eb3\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#At_a_glance\" >De un vistazo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#Unified_memory_the_Mac_advantage\" >Memoria unificada: la ventaja de Mac<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#Two_dies_double_the_bandwidth\" >Dos matrices, el doble de ancho de banda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#MLX_vs_the_PC_ecosystem\" >MLX frente al ecosistema de PC<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#Which_Mac_Studio_should_you_buy\" >\u00bfQu\u00e9 Mac Studio deber\u00edas comprar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#How_much_unified_memory_do_you_actually_need\" >\u00bfCu\u00e1nta memoria unificada necesita realmente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#Verdict\" >Veredicto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/mac-studio-m4-max-vs-m4-ultra-for-ai\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>De un vistazo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Especificaciones<\/th>\n<th>Mac Studio M4 Ultra<\/th>\n<th>Mac Studio M4 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Dise\u00f1o del chip<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Dos matrices M4 Max (UltraFusion)<\/td>\n<td>Una sola matriz M4 Max<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>N\u00facleos de GPU<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Hasta ~80 n\u00facleos<\/td>\n<td>Hasta ~40 n\u00facleos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Memoria unificada<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">M\u00e1xima superior<\/td>\n<td>Hasta 128 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ancho de banda de memoria<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Aproximadamente el doble que el del M4 Max<\/td>\n<td>~546 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Framework de IA<\/td>\n<td>MLX, llama.cpp (Metal)<\/td>\n<td>MLX, llama.cpp (Metal)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Consumo de energ\u00eda<\/td>\n<td>M\u00e1s alto<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">M\u00e1s bajo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio<\/td>\n<td>Premium<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">M\u00e1s asequible<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unified_memory_the_Mac_advantage\"><\/span>Memoria unificada: la ventaja de Mac<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En un PC, un modelo debe caber en la VRAM de una GPU discreta: 16, 24 o 32 GB. En un Mac, la GPU comparte la <strong>todo el espacio de memoria del sistema<\/strong>. Por tanto, un Mac Studio de 128 GB puede cargar modelos que requerir\u00edan varias GPU de gama alta en una PC. Esta es la \u00fanica raz\u00f3n por la que los chips Apple Silicon se toman en serio para IA local: una capacidad que los equipos de escritorio con Windows solo alcanzan mediante configuraciones costosas de m\u00faltiples GPU.<\/p>\n<p>Tanto el M4 Max como el M4 Ultra comparten esta arquitectura. La diferencia radica en <strong>cu\u00e1nta<\/strong> memoria se puede configurar y <strong>qu\u00e9 tan r\u00e1pido<\/strong> la GPU puede transferirla.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Two_dies_double_the_bandwidth\"><\/span>Dos matrices, el doble de ancho de banda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El M4 Ultra se construye con la tecnolog\u00eda <strong>UltraFusion<\/strong> empaquetado: dos matrices M4 Max unidas en un solo chip. En la pr\u00e1ctica, esto significa aproximadamente <strong>el doble de n\u00facleos de GPU<\/strong> y, lo m\u00e1s importante, <strong>el doble del ancho de banda de memoria<\/strong>.<\/p>\n<p>El ancho de banda es el par\u00e1metro m\u00e1s relevante para la inferencia de modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM). La generaci\u00f3n de tokens est\u00e1 limitada por la memoria: el chip lee los pesos completos del modelo para cada token generado. Por tanto, la v\u00eda de memoria m\u00e1s ancha del M4 Ultra se traduce directamente en una mayor tasa de tokens por segundo:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Carga de trabajo<\/th>\n<th>M4 Ultra<\/th>\n<th>M4 Max<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B (cuantizado a 4 bits, con MLX)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">M\u00e1s r\u00e1pido<\/td>\n<td>Fuerte<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B (cuantizado a 4 bits)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Funciona bien (m\u00e1s r\u00e1pido en tokens\/segundo)<\/td>\n<td>Ejecuta (requiere 128 GB), pero m\u00e1s lento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modelos de clase 100B<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">Cabe con mayor memoria m\u00e1xima disponible<\/td>\n<td>Limitado por el techo de 128 GB<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Evitamos citar cifras exactas de tokens por segundo aqu\u00ed porque los resultados reales var\u00edan ampliamente seg\u00fan la cuantizaci\u00f3n, la longitud del contexto y la versi\u00f3n del marco de trabajo; sin embargo, la tendencia es consistente: el Ultra es significativamente m\u00e1s r\u00e1pido, y en los modelos m\u00e1s grandes es el \u00fanico que dispone de suficiente memoria.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"MLX_vs_the_PC_ecosystem\"><\/span>MLX frente al ecosistema de PC<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ambos chips ejecutan la misma pila de software: la de Apple <strong>MLX<\/strong> y <strong>llama.cpp<\/strong> con el backend Metal. MLX ha madurado r\u00e1pidamente y ahora constituye una excelente opci\u00f3n para inferencia local en Apple Silicon.<\/p>\n<p>Pero hay que tener claro el compromiso frente a una PC. El Mac destaca en la <strong>inferencia<\/strong> de modelos grandes gracias a su capacidad de memoria. Sin embargo, es menos adecuado para <strong>entrenamiento y ajuste fino<\/strong>, donde el ecosistema CUDA sigue dominando y muchas bibliotecas carecen de soporte para Metal. Si tu objetivo es ejecutar modelos grandes localmente, un Mac Studio es excelente. Si tu objetivo es entrenarlos, una PC con GPU NVIDIA sigue siendo la mejor opci\u00f3n.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Elige el M4 Ultra si<\/h4>\n<ul>\n<li>Deseas ejecutar modelos de clase 100B localmente<\/li>\n<li>Quieres las tasas de tokens m\u00e1s altas que ofrece Apple Silicon<\/li>\n<li>Trabajas con contextos muy largos o varios modelos simult\u00e1neamente<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Elige el M4 Max si<\/h4>\n<ul>\n<li>Sus modelos tienen hasta ~70 mil millones de par\u00e1metros cuantizados; 128 GB los gestionan<\/li>\n<li>Prefieres una mejor relaci\u00f3n calidad-precio y menor consumo energ\u00e9tico<\/li>\n<li>Tambi\u00e9n necesitas una estaci\u00f3n de trabajo creativa generalista potente<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_Mac_Studio_should_you_buy\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 Mac Studio deber\u00edas comprar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Decide seg\u00fan el modelo m\u00e1s grande que realmente necesites. Para <strong>modelos cuantizados de 8B a 70B<\/strong> modelos \u2014lo cual abarca la abrumadora mayor\u00eda de los usos de IA local\u2014, un <strong>el M4 Max con 128 GB<\/strong> es capaz, eficiente y ofrece mejor relaci\u00f3n calidad-precio. Opta por el <strong>M4 Ultra<\/strong> solo si planeas ejecutar espec\u00edficamente <strong>Modelos de clase 100B<\/strong>modelos de clase 100B, deseas las tasas de tokens m\u00e1s altas posibles o piensas mantener varios modelos grandes cargados simult\u00e1neamente. El Ultra es una m\u00e1quina especializada; el Max es la opci\u00f3n sensata por defecto.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_much_unified_memory_do_you_actually_need\"><\/span>\u00bfCu\u00e1nta memoria unificada necesita realmente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El chip importa menos que la categor\u00eda de memoria que elija, porque en los chips Apple Silicon el modelo debe caber \u00edntegramente en la memoria unificada para funcionar a una velocidad utilizable. Una regla \u00fatil: macOS reserva una parte de la RAM para el sistema, as\u00ed que planifique que aproximadamente <strong>el 70-75 % de su memoria unificada estar\u00e1 disponible para el modelo<\/strong>. El resto se destina al sistema operativo, sus aplicaciones y la cach\u00e9 de claves-valores, cuyo tama\u00f1o aumenta con la longitud del contexto. Ajuste su elecci\u00f3n hacia arriba, no hacia abajo.<\/p>\n<p>Planifique hacia atr\u00e1s a partir del modelo y la cuantizaci\u00f3n que pretende ejecutar. Con una cuantizaci\u00f3n com\u00fan de 4 bits, un modelo necesita aproximadamente medio gigabyte de memoria por cada mil millones de par\u00e1metros, adem\u00e1s de margen para el contexto. Esto da lugar a una escalera pr\u00e1ctica de compra:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>36-64 GB (M4 Max):<\/strong> c\u00f3modo para modelos de 7B a 14B a velocidad m\u00e1xima y para modelos de clase 30B en cuantizaci\u00f3n de 4 bits. Ideal para asistentes de programaci\u00f3n, recuperaci\u00f3n-aumentada (RAG) y chat local cotidiano.<\/li>\n<li><strong>128 GB (configuraci\u00f3n m\u00e1xima del M4 Max) o 96 GB (configuraci\u00f3n base del M3 Ultra):<\/strong> el punto \u00f3ptimo para modelos de 70B como Llama 3.3 70B en cuantizaci\u00f3n de 4 bits, con espacio suficiente para contextos largos. Aqu\u00ed es donde se posiciona la mayor\u00eda de los usuarios serios de LLM locales.<\/li>\n<li><strong>256 GB (M3 Ultra):<\/strong> permite ejecutar varios modelos grandes simult\u00e1neamente o un \u00fanico modelo de 70B con mayor precisi\u00f3n para obtener mejor calidad.<\/li>\n<li><strong>512 GB (solo M3 Ultra):<\/strong> the headline tier. It is the one configuration that can load a 671B Mixture-of-Experts model such as DeepSeek R1 at 4-bit locally, which needs roughly 400GB-plus of memory allocated to the GPU.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dos advertencias sinceras. Primero, que un modelo \u00abquepa\u00bb no equivale a ejecutarse r\u00e1pidamente: el ancho de banda de memoria y el n\u00famero de par\u00e1metros activos \u2014no la RAM total\u2014 determinan su tasa de tokens por segundo. Un modelo denso de 70B se sentir\u00e1 notablemente m\u00e1s lento que un modelo MoE disperso que active \u00fanicamente unos pocos miles de millones de par\u00e1metros por token. Segundo, la memoria unificada est\u00e1 soldada y <strong>no se puede actualizar posteriormente<\/strong>, as\u00ed que compre pensando en el modelo m\u00e1s grande que razonablemente espera ejecutar durante toda la vida \u00fatil del equipo. Subestimar la memoria es el error m\u00e1s com\u00fan \u2014y m\u00e1s costoso\u2014 que cometen los compradores de Mac Studio destinados a IA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfVale la pena el M4 Ultra frente al M4 Max para IA?<\/h3>\n<p>Solo si necesitas ejecutar modelos muy grandes (de clase 100B) o quieres la m\u00e1xima velocidad de generaci\u00f3n de tokens. Para modelos de hasta ~70B cuantizados, el M4 Max con 128 GB es plenamente capaz y ofrece una relaci\u00f3n calidad-precio mucho mejor.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 es beneficiosa la memoria unificada para ejecutar LLM?<\/h3>\n<p>Porque la GPU puede utilizar todo el pool de RAM del sistema para alojar un modelo, lo que permite al Mac evitar el l\u00edmite de VRAM discreta de las GPU de PC. Un Mac Studio de 128 GB puede cargar modelos que requerir\u00edan varias tarjetas NVIDIA de gama alta.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede un Mac Studio entrenar modelos de IA?<\/h3>\n<p>S\u00ed, pero no es su punto fuerte. Apple Silicon brilla en la inferencia de modelos grandes. Para entrenamiento y ajuste fino, el ecosistema CUDA de NVIDIA est\u00e1 mucho m\u00e1s maduro y muchas bibliotecas de entrenamiento carecen de soporte para Metal.<\/p>\n<h3>\u00bfM4 Max o M4 Ultra para ejecutar Llama 3 70B?<\/h3>\n<p>Ambos pueden ejecutar un modelo de 70B cuantizado, siempre que el M4 Max tenga configurados 128 GB. El M4 Ultra lo hace m\u00e1s r\u00e1pido, gracias a un ancho de banda de memoria aproximadamente doble.<\/p>\n<h3>Espera, \u00bfexiste realmente un Mac Studio con M4 Ultra?<\/h3>\n<p>No, al menos hasta mediados de 2026. Cuando Apple actualiz\u00f3 el Mac Studio en marzo de 2025, combin\u00f3 el M4 Max con un <strong>M3 Ultra<\/strong>, no con un M4 Ultra, y nunca lanz\u00f3 un chip M4 de nivel Ultra. Por tanto, la opci\u00f3n real en el mercado es elegir entre M4 Max y M3 Ultra. Si encuentra referencias a \u00abM4 Ultra\u00bb en gu\u00edas de compra antiguas, sustit\u00fayalas mentalmente por M3 Ultra: es el chip que escala hasta 32 n\u00facleos de CPU, 80 n\u00facleos de GPU, 819 GB\/s de ancho de banda y hasta 512 GB de memoria unificada. Se espera que un verdadero Ultra de nueva generaci\u00f3n llegue con el Mac Studio M5, muy rumoreado para finales de 2026.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es el costo de operar un Mac Studio para IA comparado con un sistema de PC con GPU?<\/h3>\n<p>Mucho menor en consumo el\u00e9ctrico. Un Mac Studio con M3 Ultra consume menos de 20 W en reposo y permanece por debajo de los 200 W incluso al servir un modelo enorme como DeepSeek R1, frente a una fuente de alimentaci\u00f3n (PSU) clasificada para aproximadamente 480 W. Un PC con m\u00faltiples GPU dise\u00f1ado para alojar un modelo comparable en VRAM puede consumir varias veces esa potencia bajo carga, adem\u00e1s del refrigeramiento adicional requerido. Durante a\u00f1os de inferencia local continua, la eficiencia energ\u00e9tica del Mac compensa significativamente su mayor precio de compra, adem\u00e1s de funcionar casi en silencio y no requerir circuitos el\u00e9ctricos especiales.<\/p>\n<h3>\u00bfEs suficiente el ancho de banda de memoria del Mac Studio para una inferencia local r\u00e1pida?<\/h3>\n<p>Para uso local individual, s\u00ed. La generaci\u00f3n de tokens depende del ancho de banda de memoria, y el M4 Max ofrece hasta 546 GB\/s, mientras que el M3 Ultra duplica aproximadamente esa cifra, alcanzando los 819 GB\/s. Por eso el Ultra se siente notablemente m\u00e1s r\u00e1pido con modelos densos grandes, incluso cuando ambos chips pueden alojar los pesos del modelo. Donde los chips Apple Silicon a\u00fan quedan por detr\u00e1s de las GPUs discretas de gama alta es en el rendimiento bruto de procesamiento de indicaciones (prefill) y en la capacidad de servicio simult\u00e1neo para m\u00faltiples usuarios, ninguno de los cuales suele constituir un cuello de botella en flujos de trabajo de IA de escritorio.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verdict\"><\/span>Veredicto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para la IA local, el atractivo del Mac Studio radica en su memoria unificada \u2014y tanto el <strong>M4 Max<\/strong> y <strong>M4 Ultra<\/strong> lo ofrecen. El <strong>el M4 Max con 128 GB<\/strong> es la elecci\u00f3n adecuada para la mayor\u00eda: ejecuta modelos de hasta 70B cuantizados, consume poca energ\u00eda y adem\u00e1s funciona como una estupenda estaci\u00f3n de trabajo creativa. El <strong>M4 Ultra<\/strong> es la respuesta cuando realmente necesita mayor capacidad o velocidad: modelos de clase 100B y tasas m\u00e1ximas de tokens. Elija seg\u00fan el tama\u00f1o de los modelos que realmente planea ejecutar, no seg\u00fan el nombre del chip.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/gemini-3-1-pro-vs-gemini-3-5-flash\/\">Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.5 Flash: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX frente a RTX 4090 para IA en 2026: \u00bfPuede ROCm competir?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/\">RTX 5080 frente a RTX 4080 Super para IA en 2026: \u00bfBrecha generacional o actualizaci\u00f3n lateral?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-for-ai\/\">RTX 5070 Ti frente a RTX 4070 Ti Super para IA en 2026: Duelo en gama media<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/\">RTX 4090 frente a RTX 3090 para IA en 2026: \u00bfVale la pena actualizar?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>On a Mac, the AI question is unified memory: how much, and how fast. 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