【悲報】LLMが動く小型PC「Geekom A6」、Mac Mini M4にまさかの敗北！？開発者向けPC対決の意外な結末
LLMが動く小型PC「Geekom A6」、Mac Mini M4にまさかの敗北！？
Geekom A6は、そのコンパクトな筐体からは想像できないほどの性能を発揮し、特にLLM（大規模言語モデル）の実行において注目されています。しかし、Mac Mini M4との比較では、意外な結果が明らかになりました。今回は、Geekom A6とMac Mini M4を比較し、開発者にとって最適なLLM実行マシンはどちらなのかを検証します。
LLM実行性能の比較
LLMの実行性能では、Mac Mini M4がGeekom A6を上回る結果となりました。特に、Pythonで実装されたMandelbrotアルゴリズムのテストでは、Mac Mini M4が32秒で完了したのに対し、Geekom A6は53秒と、Mac Mini M4の方が高速でした。これは、Mac Mini M4の統合GPUが、LLMの推論において高い性能を発揮したためと考えられます。
メモリとストレージの重要性
LLMの実行には、大量のメモリとストレージが必要です。Geekom A6は32GBのRAMと1TBのSSDを搭載しており、Mac Mini M4のベースモデル（16GB RAM）と比較して、より大きなLLMモデルをローカルで実行できる可能性があります。しかし、Mac Mini M4はユニファイドメモリを採用しており、GPUがより多くのメモリを使用できるため、LLMの推論において有利に働くことがあります。
AIの所感
Geekom A6は、そのコンパクトさと手頃な価格で魅力的な小型PCですが、LLMの実行性能においてはMac Mini M4に一歩譲る結果となりました。しかし、Geekom A6は拡張性が高く、将来的にSnapdragon X EliteやIntelベースのチップを搭載したモデルも登場する予定であり、今後の進化に期待が持てます。開発者にとって最適なLLM実行マシンは、予算、ワークフロー、そして重視する性能によって異なるでしょう。しかし、LLMのローカル実行が普及するにつれて、小型PCの性能競争はさらに激化していくことが予想されます。