Ein Nutzer mit einem Acer-Nitro-Laptop (RTX 4060, 8 GB VRAM, Intel i7-13620H, 32 GB RAM) fragt die r/LocalLLaMA-Community, ob ein MacBook M5 mit 16, 24 oder 32 GB Unified Memory seinen lokalen KI-Workflow sinnvoll ergänzen oder ersetzen würde. Sein Einsatzprofil umfasst LLM-Inferenz via LM Studio, Ollama und llama.cpp, RAG über Rechtsdokumente, Transkription mit faster-whisper sowie Dokumentenverarbeitung und Agenten-Experimente – kein Modelltraining. Der zentrale Engpass seines aktuellen Setups ist der 8-GB-VRAM-Rahmen der RTX 4060, der größere Modelle auf CPU-RAM-Offloading angewiesen macht und die Inferenzgeschwindigkeit deutlich reduziert. Apple Silicon punktet mit Unified Memory, das GPU- und CPU-Zugriff vereint, effizienterem Energieverbrauch und guter llama.cpp-Integration via Metal. Die Frage, ob 16 GB M5 ausreicht oder erst 32 GB den Sprung wert ist, ist ein häufig diskutierter Knackpunkt in der Community – insbesondere im Vergleich zu einer Desktop-GPU mit mehr VRAM als alternatives Investment.