NVIDIA DGX Spark vs Mac mini M6: quale scegliere per l’AI locale nel 2026

Per un agente locale di classe 27B usato da una sola persona, scegli il Mac mini M6 da $1,799. NVIDIA DGX Spark da $4,699 ha senso solo se servono 128GB, CUDA, Perplexity Portable Computer o un servizio condiviso: i $2,900 in più comprano capacità e compatibilità software, non garantiscono risposte più rapide.

NVIDIA DGX Spark o Mac mini M6: quale scegliere?

Il Mac mini M6 è l’acquisto più indicato per una persona che esegue un assistente locale entro il limite di 32GB. DGX Spark è invece il computer per intelligenza artificiale più adatto quando servono modelli più grandi, attività legate a CUDA, servizi condivisi con prompt pesanti o il nuovo agente locale pronto all’uso di Perplexity.

Apple Mac mini M6 è la scelta predefinita per un professionista tecnico, un founder o un dirigente senior che cerca un desktop compatto con cui eseguire un modello privato di classe 27B, renderlo disponibile tramite API locale e continuare a lavorare normalmente su Mac. Va scelta la configurazione da 32GB. Il modello base da 16GB offre meno memoria dei circa 17GB occupati dal file Qwen3.8-27B usato nel test indipendente di riferimento, prima ancora che agente, cache del contesto e sistema operativo prendano la loro parte.

Per un founder finanziato, quel Mac è il sistema pilota più sensato se l’obiettivo è un singolo agente di coding, un assistente privato per i documenti o un workflow interno notturno. Costa $2,900 meno di Spark e macOS riduce la distanza operativa fra il server AI e il computer già utilizzato per lavorare.

NVIDIA DGX Spark è invece la scelta per un CTO di un’azienda di medie dimensioni o per un team AI che sa di avere bisogno di CUDA, prevede modelli oltre il limite di memoria del Mac o vuole subito Perplexity Portable Computer. Offre quattro volte la memoria unificata, quattro volte lo spazio di archiviazione della configurazione Mac confrontata, lo stack software NVIDIA e un agente locale disponibile dal giorno del lancio, con orchestratore ed esecuzione degli strumenti direttamente sulla macchina.

Per un servizio condiviso dal team, DGX presenta anche un possibile punto di pareggio sul prezzo d’acquisto. Uno Spark ammortizzato fra tre utenti costa meno per postazione di tre Mac dedicati da 32GB. Questo vale solo se un singolo Spark soddisfa i requisiti di latenza e concorrenza di tutti e tre gli utenti: il prezzo dell’hardware, da solo, non dimostra la capacità del servizio.

Chi mette la velocità al primo posto dovrebbe aspettare. Apple ha aperto i preordini di M6 il 25 agosto 2026, con disponibilità dal 22 settembre, quindi non esiste ancora un benchmark indipendente di M6 con agenti locali. I dati di lancio Apple sono utili, ma confrontano M6 con Mac precedenti, non con DGX Spark.

Prezzo e convenienza: vince Mac mini M6

Mac mini M6 vince nettamente per prezzo e convenienza quando l’agente è destinato a una sola persona. I prezzi sono stati verificati sulle pagine statunitensi attive di Apple e NVIDIA il 25 agosto 2026: Mac mini M6 parte da $899, la configurazione con 32GB di memoria e 1TB di archiviazione costa $1,799 e DGX Spark costa $4,699. Al momento della verifica, sul marketplace NVIDIA Spark risultava inoltre esaurito.

Il Mac da $899 è un ottimo computer generalista, ma non è il riferimento di prezzo corretto per questo confronto. Include 16GB di memoria unificata e 256GB di archiviazione. Il solo file Qwen3.8-27B a 4 bit di Mert Cobanov occupa circa 17GB. Una macchina da 16GB non può tenere interamente quei pesi nella memoria unificata, né tantomeno lasciare spazio alla cache del contesto del modello, al server locale, ai processi degli strumenti e a macOS.

La configurazione da $1,799 è il termine di paragone corretto: i suoi 32GB possono contenere quel modello di classe 27B lasciando margine operativo, mentre l’SSD da 1TB offre spazio per file dei modelli, indici e log. Non equivale comunque ai 128GB e 4TB di Spark, ma è in grado di svolgere il compito più contenuto che probabilmente gli affiderebbe un singolo acquirente.

La differenza d’acquisto è quindi di $2,900. Spark costa 2.61 volte il Mac da 32GB. Il sovrapprezzo è giustificabile soltanto se abilita una funzione che il Mac non può offrire. Per una persona che utilizza un assistente privato di classe 27B, significa altrimenti pagare memoria inutilizzata e uno stack software di cui il carico di lavoro non ha bisogno.

Per un singolo professionista tecnico, il Mac può ospitare un modello locale tramite le API locali, compatibili con OpenAI o con Anthropic di LM Studio. Un agente esistente può puntare a quell’endpoint senza trasformare il Mac in un’appliance Linux dedicata. Ollama supporta l’esecuzione tramite CPU e GPU Apple serie M su macOS, mentre MLX è il framework Apple per il machine learning su Apple silicon. La macchina resta così utile anche se l’esperimento corrente con l’agente termina.

Il vantaggio di prezzo del Mac ha però un limite. La gamma di memoria del modello M6 si ferma a 32GB. Un founder che prevede un modello 70B, più attività simultanee o un grande indice di retrieval in memoria non dovrebbe scambiare il prezzo inferiore per un risparmio: è il costo di una macchina incapace di eseguire il lavoro previsto.

Capacità dei modelli: vince DGX Spark

DGX Spark vince sulla capacità dei modelli prima ancora che una delle due macchine generi un token. Integra 128GB di memoria unificata coerente e 4TB di archiviazione NVMe con crittografia automatica, contro un massimo di 32GB di memoria unificata su Mac mini M6.

La memoria unificata è un unico pool condiviso da CPU e GPU. Con i modelli locali, è la capacità a determinare se tutti i pesi e il contesto di lavoro possono restare nella memoria veloce. Se non entrano, il sistema deve eseguire l’offload, ridurre il contesto, adottare una quantizzazione più spinta o scegliere un modello più piccolo. Ognuno di questi compromessi incide sulla velocità, sulla qualità o su entrambe.

Il limite è concreto. Un modello denso da 70 miliardi di parametri memorizzato esattamente a 4 bit per parametro richiede 35GB soltanto per i pesi:

70 billion parameters x 4 bits / 8 = 35GB

Si supera già così l’intero tetto di memoria del mini M6. I buffer di runtime e la cache KV, ossia la memoria di lavoro del modello per la conversazione, allargano ulteriormente il divario. Spark ha spazio per questa classe di modelli. Secondo NVIDIA, una singola unità supporta inferenza fino a 200 miliardi di parametri e fine-tuning fino a 70 miliardi di parametri.

Per un CTO che valuta un agente interno per il codice o i contratti, la distinzione è tutt’altro che teorica. Un modello 27B può diventare un valido collaboratore privato sul Mac. Un modello 70B, un contesto più lungo e diverse sessioni simultanee possono invece spingere lo stesso servizio oltre 32GB. A quel punto, il Mac meno costoso non offre una soluzione locale. Il fallback sul cloud può ancora avere senso, ma il confronto non riguarda più due sistemi interamente locali.

Anche lo spazio di archiviazione amplifica la differenza. Varianti dei modelli, quantizzazioni, indici di embedding, raccolte documentali e set di valutazione si accumulano rapidamente. Un Mac da 1TB si può gestire con unità esterne, ma i 4TB inclusi in Spark riducono la pressione e mantengono lo stack locale sull’appliance.

C’è inoltre un dettaglio del lancio facile da trascurare. Apple dichiara tre porte Thunderbolt 4 per il mini M6. La nuova possibilità di collegare in cluster più Mac mini tramite Thunderbolt 5 riguarda la configurazione M5 Pro, non il modello M6 qui considerato. Acquistare più mini M6 base non è quindi un percorso annunciato da Apple verso un unico pool di memoria unificata più grande.

Runtime per agenti locali: vince DGX Spark

DGX Spark vince nella categoria degli agenti locali pronti all’uso perché Perplexity ha lanciato Portable Computer nello stesso giorno in cui Apple ha annunciato M6. Portable Computer esegue Perplexity Computer sulla macchina locale, con Qwen 3.8 27B o PPLX 27B al lancio e NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B in arrivo prossimamente.

Non si tratta soltanto di un modello di chat locale. Perplexity afferma che orchestratore, pianificatore, router degli strumenti, scheduler, coda persistente delle attività e indice di ricerca locale girano tutti sul dispositivo. L’agente può leggere file locali, cercare in documenti e codice, compiere azioni sul dispositivo e mantenere attivi i processi. L’esecuzione di strumenti e codice avviene in sandbox isolate, con accesso controllato a file e app connesse.

Anche il confine della privacy è esplicito. Le attività sul dispositivo non consumano crediti. Quando un compito richiede informazioni aggiornate dal web, un’app cloud connessa o capacità di ragionamento avanzate, Portable Computer chiede l’autorizzazione prima di passare all’esterno. È un’impostazione efficace per workflow con codice privato o documenti riservati: la preparazione sensibile può restare in locale e soltanto una parte circoscritta del lavoro esce, previa approvazione.

C’è però una condizione importante. Portable Computer richiede un abbonamento Perplexity Pro o Max. La prima versione è per Linux su DGX Spark, con supporto per Windows in arrivo prossimamente. Perplexity non ha annunciato il supporto a macOS. La presenza di Perplexity nelle immagini di lancio del Mac mini di Apple non dimostra che il runtime locale di Portable Computer funzioni su quella piattaforma.

Mac mini M6 segue invece un approccio modulare. Ollama può eseguire i modelli tramite la GPU Apple, LM Studio può esporre un’API locale sulla macchina o sulla rete e MLX offre agli sviluppatori un framework nativo per Apple silicon. Sono componenti utili, ma non forniscono in un’unica installazione il pianificatore completo, lo scheduler, la sandbox, la coda persistente, il flusso delle autorizzazioni e l’indice locale di Perplexity.

Per un professionista senior che dispone già di un framework agentico, la modularità può essere un vantaggio. Si può indirizzare il framework verso un endpoint locale compatibile con OpenAI, mantenere portabile il codice di orchestrazione e ricorrere ai modelli cloud solo per i passaggi che li richiedono. Conta anche il più ampio ecosistema degli assistenti AI per Mac, quando l’obiettivo è il lavoro quotidiano anziché un servizio self-hosted per i modelli.

Per un’azienda che vuole un agente locale mantenuto come prodotto, invece di un kit da assemblare, Spark offre il percorso più chiaro. Anche NVIDIA presenta DGX Spark come un computer desktop per agenti e include il proprio stack software AI, mentre un recente aggiornamento di DGX OS semplifica l’installazione di NemoClaw. Il prezzo paga una piattaforma di deployment con scelte precise, non soltanto più memoria.

Prestazioni: DGX Spark vince nei loop agentici con prompt pesanti, la velocità di risposta di M6 resta da verificare

Le prove disponibili favoriscono DGX Spark nei workflow agentici con prompt pesanti, ma non consentono ancora di proclamare un vincitore assoluto in velocità rispetto a M6. L’hardware Apple non è ancora arrivato agli acquirenti.

Il riferimento indipendente più utile è il confronto di Qwen3.8-27B realizzato da Mert Cobanov. Cobanov ha eseguito lo stesso modello denso 27B con quantizzazione a 4 bit, usando tre run a caldo da 300 token generati per macchina, a temperatura 0, e leggendo i contatori dei server. NVIDIA ha utilizzato Ollama con un file GGUF; il Mac, MLX. La differenza di runtime resta un limite, ma il metodo è dichiarato.

Cobanov ha misurato 15.1 token di output al secondo e 50 token di elaborazione del prompt al secondo su un Mac mini M4 Pro da 24GB. DGX Spark ha raggiunto 12.6 token di output al secondo e 259 token di elaborazione del prompt al secondo. In quel test, il Mac precedente ha generato la risposta circa 1.20 volte più velocemente, mentre Spark ha elaborato il prompt circa 5.18 volte più velocemente.

Sono due fasi diverse dell’inferenza. L’elaborazione del prompt, spesso chiamata prefill, è il momento in cui il modello legge istruzioni, documenti recuperati, cronologia della conversazione e risultati degli strumenti. Il decode è la fase in cui produce la risposta, un token alla volta. Un agente di lunga durata inserisce ripetutamente contesto nel modello, chiama strumenti, aggiunge i risultati e gli chiede di pianificare di nuovo. Per questo tipo di carico, il prefill può contare più di quanto accada in una chat a turno singolo.

Consideriamo due attività. Un assistente di scrittura individuale riceve un prompt breve e produce una bozza lunga: domina la velocità di output, quindi il risultato del Mac precedente nel test di Cobanov è interessante. Un agente per i contratti legge una cartella voluminosa, conserva una lunga traccia e prende molte brevi decisioni sugli strumenti: qui pesa di più l’elaborazione dei prompt, che nel test misurato favorisce il calcolo tensoriale Blackwell di Spark.

Apple dichiara che M6 offre un’elaborazione dei prompt LLM fino a 4.8 volte più veloce in LM Studio rispetto al sistema M4 confrontato. I test Apple sono stati condotti nel luglio 2026. È un risultato del produttore rispetto a una configurazione M4, non rispetto a Spark, e il metodo non coincide con quello di Cobanov. Moltiplicare il dato M4 di una fonte per l’incremento M6 dell’altra creerebbe un benchmark che nessuno ha eseguito.

La larghezza di banda della memoria è un altro motivo per attendere. Le configurazioni M6 da 24GB e 32GB sono indicate a 170GB/s, mentre DGX Spark è dichiarato a 273GB/s. La generazione dell’output con modelli densi dipende spesso in larga misura dal trasferimento dei pesi attraverso la memoria. I nuovi acceleratori di M6 potrebbero migliorare alcune fasi del carico, ma le specifiche di lancio non rivelano il risultato end-to-end in un confronto equivalente.

Per i team che ottimizzano kernel, distribuiscono servizi con framework nativi CUDA o affinano l’inferenza multiutente, l’ecosistema di Spark può contare più della velocità dei token su un singolo flusso. Il panorama degli agenti AI per l’ottimizzazione delle GPU è già costruito in gran parte intorno a questo tipo di lavoro basato su CUDA. Per l’assistente interattivo di un solo utente, la latenza va misurata sul modello e sul contesto effettivamente utilizzati.

Costi normalizzati e punto di pareggio

Mac mini M6 mantiene il minor costo hardware per token in ogni carico che entrambe le macchine possono completare. DGX Spark non diventa più economico soltanto perché si generano più token: a parità di output nel ciclo di vita, il suo prezzo d’acquisto resta 2.61 volte più alto.

Prendiamo un carico definito: 10 milioni di token di output al mese per 36 mesi. Escludiamo elettricità, imposte, assistenza, valore di rivendita, archiviazione esterna e abbonamenti software. Con questa normalizzazione limitata all’hardware, il Mac da $1,799 costa $0.005 ogni 1,000 token di output. Spark da $4,699 costa $0.013 ogni 1,000 token di output.

Il calcolo è volutamente semplice:

hardware price / 360 million lifetime output tokens x 1,000

Non sostiene che una delle due macchine possa mantenere una velocità arbitraria, né che l’elaborazione dell’input sia gratuita. Isola il costo di possesso del computer sullo stesso carico di output. Variando il volume di token nel ciclo di vita, entrambi i valori cambiano in proporzione e il loro ordine non si inverte mai.

Anche il costo per postazione e per mese è netto. Su 36 mesi, un Mac da 32GB costa $49.97 al mese per una postazione dedicata. Uno Spark costa $130.53 al mese. Per un singolo operatore, il Mac fa risparmiare $80.56 ogni mese sul costo d’acquisto ammortizzato, prima di energia o abbonamenti.

Il primo punto di pareggio riguarda la capacità. Appena il carico richiede più di 32GB, dipende da CUDA o necessita di Portable Computer, il Mac non può fornire lo stesso risultato in locale. Il suo minor costo per token smette di essere rilevante, perché il denominatore del lavoro locale completato scende a zero. Ecco perché la capacità del modello va valutata prima della velocità nei benchmark.

Il secondo punto di pareggio riguarda una specifica installazione condivisa. Se l’alternativa è un Mac da $1,799 per ciascun utente, tre Mac costano $5,397. Uno Spark da $4,699 costa $698 in meno, pari a $43.51 per postazione al mese su tre postazioni. Due Mac dedicati costano comunque meno di uno Spark. Sul solo prezzo d’acquisto, il pareggio comincia dunque a tre postazioni.

Il risultato è subordinato a una condizione: uno Spark deve reggere prompt simultanei, contesto e obiettivi di latenza di tre utenti. In caso contrario, il confronto diventa fra due Spark e tre Mac, oppure porta a un’architettura ibrida locale e cloud. È un test di capacità, non la fattura d’acquisto, a stabilire se la condivisione funziona.

L’energia è esclusa per un motivo. Apple pubblica una potenza massima continuativa del sistema di 155W. NVIDIA dichiara un TDP di 140W per il chip GB10 e un alimentatore da 240W. Potenza massima del sistema, TDP del chip e potenza nominale dell’alimentatore sono misure diverse. Trattarle come un assorbimento alla presa direttamente confrontabile renderebbe il calcolo del costo totale apparentemente più completo, ma in realtà meno accurato.

Il passaggio al cloud va inserito in una voce di budget separata. Un agente locale spesso conserva sul dispositivo il lavoro ordinario e affida a un modello ospitato il ragionamento difficile o la ricerca web aggiornata. Il confronto fra gateway per modelli AI spiega questo livello di controllo. Possedere l’hardware riduce i costi dell’inferenza locale, ma non elimina il valore o il costo di un fallback verso modelli avanzati.

Costi di migrazione e chi non dovrebbe cambiare piattaforma

Passare da Mac a DGX è una migrazione di piattaforma, non una semplice copia di file. Passare da DGX a Mac significa ridurre capacità e software, non ottenere un sostituto più economico.

Passare da Mac mini a DGX Spark

I dati sono la parte facile. File dei modelli, raccolte documentali, set di valutazione e log possono essere trasferiti sull’unità da 4TB di Spark. Il lavoro costoso consiste nel ricostruire il percorso di esecuzione, passando da macOS e Apple silicon a DGX OS su una CPU Arm a 20 core con CUDA.

Un checkpoint MLX o un’ottimizzazione specifica per Metal non si trasforma in un motore CUDA spostando delle cartelle. Potrebbero servire una quantizzazione diversa, una versione GGUF o un runtime nativo CUDA. Anche le dipendenze precompilate per x86 possono non funzionare su Arm. La guida NVIDIA al porting su DGX Spark tratta dipendenze, sistemi di build, ordinamento della memoria Arm e CUDA proprio perché la transizione è sostanziale.

Lo stato dell’agente merita un piano di migrazione dedicato. Esporta prompt, schemi degli strumenti, pianificazioni, code persistenti, indici locali, regole di autorizzazione, credenziali dei connettori e casi di valutazione. Ricostruisci l’indice di ricerca sulla destinazione, senza presumere che un formato proprietario sia portabile. Dopo il trasferimento, ruota le credenziali e autorizza di nuovo soltanto cartelle e app necessarie all’agente.

Un team che migra appositamente per Portable Computer dovrebbe collaudare le richieste di autorizzazione e la politica di passaggio al cloud prima di ritirare il workflow su Mac. L’esecuzione locale può restare sul dispositivo, ma le attività web, nel browser o sulle app connesse autorizzate possono comunque lasciare la macchina. “Local-first” è un confine da configurare, non un sinonimo di offline permanente.

Passare da DGX Spark a Mac mini M6

Il passaggio da 128GB a 32GB è la prima verifica della migrazione. Qualsiasi modello i cui pesi, cache KV e runtime superino il budget del Mac deve essere ridotto, quantizzato di nuovo, suddiviso o spostato sul cloud. Un modello denso 70B a 4 bit non entra già prima di considerare l’overhead.

Anche il serving, il training o il lavoro sui kernel che dipendono da CUDA richiedono un’alternativa. MLX, Ollama e LM Studio coprono molti casi di inferenza locale, ma non replicano ogni workflow CUDA. Portable Computer è un altro ostacolo definitivo, perché Perplexity ha annunciato Linux su DGX, non macOS.

Il vantaggio è il consolidamento. Un singolo operatore può dismettere un’appliance dedicata, mantenere sullo stesso Mac l’endpoint del modello e il lavoro quotidiano, conservando le automazioni macOS già note. Lo scambio ha senso soltanto dopo aver dimostrato che il modello più piccolo e l’API locale superano gli stessi test di accettazione.

Chi non dovrebbe cambiare

• Non abbandonare un workflow su Mac da 32GB che già soddisfa obiettivi di qualità, privacy e latenza soltanto per ottenere un modello con più parametri dichiarati.
• Non lasciare DGX se la produzione dipende da CUDA, da oltre 32GB di stato attivo del modello, da Portable Computer o da un deployment allineato a NVIDIA.
• Non acquistare M6 per un incremento di velocità che non è ancora stato misurato in modo indipendente.
• Non concentrare tre utenti su un solo Spark senza un test di concorrenza basato sui loro prompt più lunghi e sull’ora di maggior carico.

Il prossimo passo concreto: definire il carico prima dell’ordine

Il prossimo passo utile è un contratto di carico di una pagina. Stabilisci cosa deve entrare in memoria, cosa deve restare in locale e quale risultato giustificherebbe l’acquisto.

1. 1

   Definisci il carico completo in memoria

   Annota la dimensione del file del modello, la quantizzazione, il contesto previsto, la stima della cache KV, l’indice di retrieval e i processi dell’agente. Se il picco non può restare sotto 32GB con un margine adeguato, elimina Mac mini M6 dalla rosa dei candidati.

2. 2

   Definisci le dipendenze del runtime

   Segna ogni libreria CUDA, componente MLX, API locale, sandbox, connettore e attività pianificata. Un percorso CUDA obbligatorio o l’installazione di Portable Computer indirizzano la scelta verso DGX Spark.

3. 3

   Definisci il livello di servizio

   Indica il numero di utenti simultanei, il massimo ritardo accettabile prima del primo token, il ritmo di output previsto e il carico nell’ora di punta. Un utente e un modello 27B favoriscono il Mac; tre utenti in condivisione rendono opportuno testare il punto di pareggio condizionato di Spark.

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   Aspetta se la velocità è il criterio decisivo

   Se né la capacità né il runtime determinano l’acquisto, aspetta l’hardware M6 in commercio. Prima di ordinare in base alle prestazioni, pretendi un test comparabile con lo stesso modello, la stessa quantizzazione, lo stesso contesto e la stessa concorrenza.

La condizione di stop è semplice: non approvare Spark se il progetto pilota resta sotto 32GB ed è destinato a un utente; non approvare M6 se il modello di produzione o il runtime necessario non superano il test di compatibilità. Così una discussione sull’hardware diventa una decisione di adozione con una via d’uscita misurabile.

Domande frequenti

Per un LLM in locale è meglio DGX Spark o Mac Studio?

DGX Spark è preferibile quando servono CUDA, un deployment allineato a NVIDIA o il suo stack per agenti locali. Un Mac Studio con molta memoria è un acquisto diverso dal Mac mini M6 da 32GB qui confrontato: prima di considerarlo un sostituto diretto, prova lo stesso modello e lo stesso runtime.

Qual è il Mac migliore per eseguire l’AI in locale?

Mac mini M6 con 32GB è un punto di partenza sensato per un agente locale di classe 27B destinato a un solo utente. Valuta un modello superiore al mini M6 indicato quando modello e contesto richiedono più di 32GB, e non acquistare la configurazione base da 16GB per un modello che occupa circa 17GB.

Vale la pena acquistare DGX Spark?

DGX Spark vale $4,699 quando sono indispensabili 128GB di memoria, CUDA, un servizio condiviso con prompt pesanti, il fine-tuning locale o Perplexity Portable Computer. Offre poca convenienza a una persona che esegue un modello perfettamente contenibile in un Mac da 32GB e $1,799.

Quale sistema operativo usa DGX Spark?

DGX Spark usa NVIDIA DGX OS su una piattaforma Arm a 20 core e include lo stack software AI di NVIDIA. I binari esistenti riservati a x86 potrebbero richiedere nuove build per Arm.

Mac mini M6 può eseguire Perplexity Portable Computer?

Non al lancio. Perplexity ha annunciato Portable Computer per DGX Spark su Linux, con supporto per Windows in arrivo prossimamente, e non ha annunciato il supporto a macOS. L’esperienza Perplexity standard su Mac non coincide con il runtime agentico sul dispositivo di Portable Computer.

Qual è la differenza di prezzo fra DGX Spark e Mac mini M6?

DGX Spark costa $2,900 in più della configurazione Mac mini M6 considerata: $4,699 contro $1,799 per 32GB di memoria e 1TB di archiviazione. Il Mac base da 16GB e $899 costa ancora meno, ma non può contenere interamente in memoria il modello di riferimento da circa 17GB.

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