Llevo desde enero usando un MacBook Pro de 14 pulgadas con chip M4 Pro como equipo principal de trabajo, y toca escribir la valoracion sin urgencias. El M4 Pro se anuncio en octubre de 2024 junto al Mac mini y los MacBook Pro rediseniados, y la cobertura inicial fue la habitual: números de Geekbench, promesas de eficiencia energetica y comparativas con Intel que ya nadie necesita. Seis meses después la pregunta útil no es si el chip es rapido, sino si el salto desde un M2 Pro o M1 Pro compensa el desembolso.
Que hay de nuevo en el M4 Pro
El M4 Pro mantiene la arquitectura de Apple Silicon pero sube a un proceso de 3 nanometros mas refinado y aniade mejoras en el subsistema de memoria. Las variantes rondan los 12 o 14 nucleos de CPU dependiendo de configuración, con hasta 16 de GPU y Neural Engine de 16 nucleos. Apple vende 48 GB de memoria unificada como tope para el Pro, dejando los 64 y 128 GB para el M4 Max.
La diferencia práctica mas visible frente al M2 Pro es la velocidad de memoria. El M4 Pro pasa a LPDDR5X-8533, casi el doble de ancho de banda que el M2 Pro. En cargas donde el cuello de botella era la memoria, compilación pesada en Rust, imagenes de Docker con muchas capas pequenias, ejecuciones de modelos locales, la mejora se nota sin necesidad de medir. La CPU también gana, pero la ganancia de memoria es la que transforma la experiencia.
Compilación y ejecución de código
En compilación he medido diferencias respetables pero no magicas. Un proyecto de Rust de tamanio medio, unos 150 mil lineas, pasa de compilar en 2 minutos 40 en mi viejo M2 Pro a 1 minuto 55 en el M4 Pro. Un monorepo TypeScript con unos 40 paquetes baja de 95 a 68 segundos en construccion completa con turbo. Son mejoras del 25 al 30 por ciento, no los factores x2 o x3 que venden algunos videos.
Donde si noto la diferencia a diario es en el arranque de contenedores y en operaciones concurrentes. Levantar una composición de Docker Compose con quince servicios baja de 45 a 28 segundos. La diferencia viene de la memoria: los contenedores se inicializan en paralelo y todos pegan al disco y a la memoria al mismo tiempo, y el M4 Pro aguanta mejor ese estres.
Lo que no mejora sustancialmente es la ejecución de scripts de interpretado puro. Python, Ruby y JavaScript corriendo en un solo hilo mejoran un 10 o 15 por ciento, que es lo esperable por la subida de frecuencia. Si tu trabajo diario es editar código Python y correr pruebas en serie, el M2 Pro sigue siendo mas que suficiente.
Cargas de inteligencia artificial en local
Este es el apartado donde el M4 Pro se vende como maquina para correr modelos locales, y conviene matizar. El Neural Engine de 16 nucleos a 38 TOPS es mas rapido que el del M2 Pro, pero la mayoria de los entornos de inferencia de modelos de lenguaje no usan el Neural Engine, usan la GPU via Metal.
En modelos grandes cuantizados, llama.cpp corriendo un modelo de 7 mil millones de parametros en Q4, el M4 Pro con 48 GB saca entre 18 y 22 tokens por segundo. Un M2 Pro con 32 GB sacaba 12 a 14. La mejora viene mas del ancho de banda de memoria que de la GPU en si. Para modelos mas grandes, de 30 mil millones de parametros o mas, el problema sigue siendo la memoria: con 48 GB hay margen pero se ajusta, mientras que el Max con 128 GB es el que permite jugar con modelos serios sin nube.
Si la idea es ejecutar modelos locales como tarea principal, el Pro no es el chip. Hay que ir al Max o plantearse una estacion con GPU dedicada. El Pro es un buen equipo si el trabajo con modelos es ocasional, pruebas, prompts de código, revisar un documento largo.
Autonomia y comportamiento termico
El aspecto donde el M4 Pro me ha sorprendido mas no es el rendimiento en bruto sino la eficiencia. En tareas de trabajo real, escribir código en un editor con linter activo, navegador con 20 pestaniias abiertas, una reunion por video, la autonomia pasa de las 7 u 8 horas del M2 Pro a 11 o 12 horas reales. No las 24 horas de marketing, pero si una mejora perceptible.
En cargas sostenidas la historia es distinta. Una compilación de una hora seguida baja la bateria al 60 por ciento y los ventiladores se activan a medio regimen. En el M2 Pro los ventiladores ya iban al maximo con la misma carga. Esto es útil en tren o en cafeteria: el M4 Pro aguanta trabajo pesado sin quemarte las piernas ni sonar a turbina.
Lo que sigue fallando
No todo es positivo. El teclado del rediseno de 2024 es el mismo de los últimos anios, bueno pero sin novedades. La camara sube a 12 megapixeles pero sigue sin ser el nivel de un iPad reciente. Y el problema clasico de macOS en desarrollo, la fragmentacion entre arquitecturas ARM y x86 en imagenes de Docker, sigue igual: cada vez que pruebo una imagen no marcada como multiarquitectura me toca emular con qemu y el rendimiento cae a la mitad.
El otro punto discutible es el precio. Una configuración útil para desarrollo, 48 GB de memoria y 1 TB de disco, cuesta alrededor de 3800 euros en Espania con impuestos. Para muchos autonomos y pequenias empresas es mucho dinero para un salto del 25 por ciento en compilación. Si vienes de un M1 Pro con 16 GB que se queda corto, el cambio tiene sentido; si tienes un M2 Pro con 32 GB que funciona, el M4 Pro es un lujo, no una necesidad.
Mi lectura
Pasados seis meses la conclusion es que el M4 Pro es un buen equipo pero no revolucionario. La mejora principal viene del ancho de banda de memoria, que beneficia a las cargas reales que mezclan compilación, contenedores y herramientas simultaneas. En cargas de cálculo puro o en scripts de monohilo la ganancia es modesta.
El perfil de usuario al que mas compensa es el que trabaja con monorepos grandes, muchos servicios en local, modelos pequenios de inteligencia artificial y viaja con frecuencia. La autonomia real de once horas cambia la relacion con la bateria: dejas de buscar enchufes.
Si tu equipo actual es un M1 o M2 base de 16 GB, el salto al M4 Pro con 48 GB es transformador, mas por la memoria que por el chip. Si ya tienes un M2 Pro con 32 GB en adelante, yo esperaria al M5 o a la próxima iteracion con Max mas accesible. La prisa por cambiar casi nunca se paga bien en Apple Silicon: cada generación trae cambios reales pero no urgentes.
