পাশাপাশি
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| মেমরি সাইজ | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| মেমরি ব্যান্ডউইথ | 68 GB/s | 100 GB/s |
| মডেলের জন্য, সর্বোচ্চ | প্রায় 12 GB | প্রায় 18 GB |
| যত মডেল ভালো চলে | 73টির মধ্যে 14টি | 73টির মধ্যে 20টি |
| MLX সিট ক্লাস | Core | Core |
| পাওয়া যায় | MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021) | MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023) |
জনপ্রিয় মডেলে গতি
একটি কথোপকথনের জন্য সেকেন্ডে টোকেন, প্রতিটি চিপ তার সবচেয়ে বড় মেমরি সাইজে (16 GB ও 24 GB), মডেলের যে সেরা ভার্সন ধরে তা দিয়ে।
| মডেল | M1 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8-bit | 10–18 4-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B সক্রিয় | 19–34 3-bit কম মান | 24–42 নেটিভ 4.25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B সক্রিয় | 34–60 2-bit কম মান | 35–62 3-bit কম মান |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2-bit কম মান | 3–5 4-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | খুব বড় | খুব বড় |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B সক্রিয় | খুব বড় | খুব বড় |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B সক্রিয় | খুব বড় | খুব বড় |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B সক্রিয় | খুব বড় | খুব বড় |
প্রশ্ন
- LLM-এর জন্য M2 কি M1-এর চেয়ে দ্রুত?
- M2 মেমরি পড়ে M1-এর চেয়ে প্রায় 47% দ্রুত (100 বনাম 68 GB/s), তাই দুটোতেই ধরে এমন যেকোনো মডেলে এটি প্রায় 47% দ্রুত লেখে। লম্বা প্রম্পট পড়া অবশ্য GPU কম্পিউটের ওপর নির্ভর করে, যা এই তুলনায় ধরা হয়নি।
- বড় মডেল কোনটি চালাতে পারে, M1 না M2?
- M2: M2-এ মেমরি 24 GB পর্যন্ত, M1-এ 16 GB পর্যন্ত। সবচেয়ে বড় সাইজে এটি 73টি ওপেন মডেলের মধ্যে 20টি ভালোভাবে চালায়, অন্যটি 14টি।
আরও তুলনা
লোকাল AI-এর জন্য M1 · লোকাল AI-এর জন্য M2 · সব মডেল তুলনা করুন · লোকাল LLM-এর জন্য সেরা Mac
হিসাব কীভাবে করা হয়েছে
মেমরি: মডেলের প্যারামিটার প্রতি ওয়েটে 8, 6, 4, 3 বা 2 bit-এ, সঙ্গে MLX-এর গ্রুপ স্কেল (প্রতি ওয়েটে আধা bit), অথবা তার নেটিভ ফরম্যাট, আর তার ওপর কনটেক্সটের জায়গা। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়। গতি: মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ করলে একটি কথোপকথনের সর্বোচ্চ সীমা পাওয়া যায়; llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান এর প্রায় 45% থেকে 80% পর্যন্ত পৌঁছায়, আর সেই রেঞ্জটাই দেখানো হয়েছে। এগুলো অনুমান, মাপা ফল নয়: MLX Bench-এ আপনার নিজের Mac মাপুন। মডেলের তথ্য প্রতিটি অফিশিয়াল মডেল কার্ড থেকে, চিপের তথ্য Apple-এর Tech Specs থেকে। যাচাই করা হয়েছে 2026-10-19। mlx.app/compare-এর একই ডেটা।