Apple M4 Pro en máquinas de desarrollo: experiencia real
Actualizado: 2026-05-03
Desde enero llevo usando un MacBook Pro de 14 pulgadas con chip M4 Pro como equipo principal de trabajo. El M4 Pro se anunció en octubre de 2024 junto al Mac mini y los MacBook Pro rediseñados, y la cobertura inicial fue la habitual: números de Geekbench, promesas de eficiencia energética y comparativas con Intel que ya nadie necesita. Seis meses después la pregunta útil no es si el chip es rápido, sino si el salto desde un M2 Pro o M1 Pro compensa el desembolso.
Puntos clave
- La mejora principal viene del ancho de banda de memoria (LPDDR5X-8533, casi el doble que el M2 Pro), no del incremento de frecuencia de CPU.
- Compilación: mejora del 25–30 % respecto al M2 Pro (no los factores ×2 o ×3 que venden algunos vídeos).
- Contenedores: levantar una composición Docker Compose con 15 servicios baja de 45 a 28 segundos.
- Autonomía real: 11–12 horas en trabajo mixto (escritura, navegador con 20 pestañas, reunión de vídeo).
- Si vienes de un M1 o M2 base con 16 GB, el salto al M4 Pro con 48 GB es transformador por la memoria. Si tienes un M2 Pro con 32 GB, espera al M5.
Qué hay de nuevo en el M4 Pro
El M4 Pro mantiene la arquitectura Apple Silicon pero sube a un proceso de 3 nanómetros más refinado y añade mejoras en el subsistema de memoria. Las variantes rondan los 12 o 14 núcleos de CPU, con hasta 16 de GPU y Neural Engine de 16 núcleos. 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 más 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, imágenes de Docker con muchas capas pequeñas, 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 mágicas. Un proyecto de Rust de tamaño medio, unos 150 mil líneas, 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 construcción completa con turbo. Son mejoras del 25 al 30 %, no los factores ×2 o ×3 que venden algunos vídeos.
Donde sí 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 estrés. Interacciona directamente con las mejoras de containerd 2.0 en producción que también reducen overhead de memory management.
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 %, que es lo esperable por la subida de frecuencia.
Cargas de inteligencia artificial en local
Este es el apartado donde el M4 Pro se vende como máquina para correr modelos locales, y conviene matizar. El Neural Engine de 16 núcleos a 38 TOPS es más rápido que el del M2 Pro, pero la mayoría de los entornos de inferencia de modelos de lenguaje no usan el Neural Engine, usan la GPU vía Metal.
En modelos grandes cuantizados, llama.cpp corriendo un modelo de 7 mil millones de parámetros 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 más del ancho de banda de memoria que de la GPU en sí. Para modelos de 30 mil millones de parámetros o más, 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 estación con GPU dedicada.
Autonomía y comportamiento térmico
El aspecto donde el M4 Pro me ha sorprendido más 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 pestañas abiertas, una reunión por vídeo, la autonomía pasa de las 7 u 8 horas del M2 Pro a 11 o 12 horas reales. No las 24 horas de marketing, pero sí una mejora perceptible.
En cargas sostenidas la historia es distinta. Una compilación de una hora seguida baja la batería al 60 % y los ventiladores se activan a medio régimen. En el M2 Pro los ventiladores ya iban al máximo con la misma carga. Esto es útil en tren o en cafetería: el M4 Pro aguanta trabajo pesado sin quemarte las piernas ni sonar a turbina.
Lo que sigue fallando
No todo es positivo. Cuatro puntos:
- El teclado del rediseño de 2024 es el mismo de los últimos años, bueno pero sin novedades.
- La cámara sube a 12 megapíxeles pero sigue sin ser el nivel de un iPad reciente.
- El problema clásico de macOS en desarrollo —la fragmentación entre arquitecturas ARM y x86 en imágenes 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 precio: una configuración útil para desarrollo (48 GB de memoria y 1 TB de disco) cuesta alrededor de 3.800 euros en España con impuestos. Para muchos autónomos y pequeñas empresas es mucho dinero para un salto del 25 % en compilación.
Mi lectura
Pasados seis meses la conclusión 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 simultáneas. En cargas de cálculo puro o en scripts de monohilo la ganancia es modesta.
El perfil de usuario al que más compensa es el que trabaja con monorepos grandes, muchos servicios en local, modelos pequeños de inteligencia artificial y viaja con frecuencia. La autonomía real de once horas cambia la relación con la batería: 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, más por la memoria que por el chip. Si ya tienes un M2 Pro con 32 GB en adelante, yo esperaría al M5 o a la próxima iteración con Max más accesible. La prisa por cambiar casi nunca se paga bien en Apple Silicon: cada generación trae cambios reales pero no urgentes.
