Mac mini M4 32GB 对比 RTX 4070 Ti Super 16GB（本地 LLM）

RTX 4070 Ti Super 16GB 的显存带宽高约 460%（672 对 120 GB/s）。batch-1 解码与带宽强相关，因此同能装下的模型在 RTX 4070 Ti Super 16GB 上解码约快 460%。 Q4/8K 下 Mac mini M4 32GB 能装下的目录模型更多——63 个模型中 34 对 20（32 对 16 GB VRAM）。 能装进 Mac mini M4 32GB 却装不进 RTX 4070 Ti Super 16GB 的最大模型：Qwen3.6-35B-A3B（36.0B）。 MSRP：Mac mini M4 32GB 为 $999，RTX 4070 Ti Super 16GB 为 $799。MSRP 是发布标价而非实时售价——Amazon 价格会波动，点进去才是在售价格。 下方 Q4/8K 正面对比（39 个共有模型）中，RTX 4070 Ti Super 16GB 在 39 行 tok/s 更高，0 行落后。 方法论.

规格对比

	Mac mini M4 32GB	RTX 4070 Ti Super 16GB
厂商	Apple	NVIDIA
VRAM	32 GB	16 GB
显存类型	LPDDR5X	GDDR6X
显存带宽	120 GB/s	672 GB/s
TDP	155 W	285 W
MSRP（标价）	$999	$799
购买	搜索 Amazon （返利链接）	搜索 Amazon （返利链接）

MSRP 为发布标价，非实时售价。购买链接为 Amazon 返利链接——点击后看到的才是在售价格。

Q4 / 8K 正面对比——39 个共有模型中的前 15 个

模型	参数 (B)	Mac mini M4 32GB tok/s	Mac mini M4 32GB 装得下	RTX 4070 Ti Super 16GB tok/s	RTX 4070 Ti Super 16GB 装得下	胜者
MiniCPM5-1B	1.08	70.7 估算	是	396.0 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	20.1 估算	是	337.4 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	25.5 估算	是	318.2 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	25.5 估算	是	308.6 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
GLM-4.7-Flash	31.2	25.5 估算	是	296.3 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	25.5 估算	是	243.6 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Ornith-1.0-35B	35.0	25.5 估算	是	239.8 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	25.5 估算	是	227.7 估算	否	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3.5-2B	2.0	38.2 估算	是	213.8 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	41.3 实测	是	199.0 实测	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
gpt-oss-20b	21.5	21.2 估算	是	118.8 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	19.1 估算	是	106.9 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	19.1 估算	是	106.9 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	19.1 估算	是	106.9 估算	是	RTX 4070 Ti Super 16GB
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	21.0 实测	是	95.0 实测	是	RTX 4070 Ti Super 16GB

估算 = 基于带宽的估算；实测 = 收录的真实基准，覆盖估算值。装得下 = 权重 + KV(8K) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。

Q4 / 8K 装机覆盖

	Mac mini M4 32GB	RTX 4070 Ti Super 16GB
装得下的目录模型	63 个中 34 个	63 个中 20 个
独占装下的最大模型	Qwen3.6-35B-A3B (36.0B)	—

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