1Die Daten, die für KI zählen
| Gemeinsamer Arbeitsspeicher | 64 GB |
|---|---|
| Speicherbandbreite | 400 GB/s |
| Steckt in | 14- and 16-inch MacBook Pro (2021), Mac Studio (2022) |
| Passender dedizierter Platz | Pro-Platz: schürft bis zu 80 MLX am Tag |
2Welche Modelle passen
Bei 4 Bit pro Gewicht braucht ein Modell etwas mehr als ein halbes Gigabyte pro Milliarde Parameter, dazu Platz für seinen Kontext und macOS. Mit 64 GB fasst der M1 Max bequem Modelle bis etwa 85 Milliarden Parameter.
| Modell in 4 Bit | Benötigter Speicher | Passt auf den M1 Max |
|---|---|---|
| 8B-Modell | 4,5 GB | Ja |
| 14B-Modell | 7,9 GB | Ja |
| 32B-Modell | 18 GB | Ja |
| 70B-Modell | 39,4 GB | Ja |
| gpt-oss-120b, Mixture-of-Experts | 65 GB | Nein |
| Qwen3.5-397B-A17B, Mixture-of-Experts | 223,3 GB | Nein |
| DeepSeek-V4.1-Flash, Mixture-of-Experts | 316 GB | Nein |
3Wie schnell er läuft
Beim Schreiben von Text begrenzt die Speicherbandbreite: Jeder neue Token liest die aktiven Gewichte des Modells einmal. Teilt man die 400 GB/s beim M1 Max durch die pro Token gelesenen Bytes, ergibt sich die Obergrenze unten. Echte Läufe erreichen meist etwa 45 % bis 80 % davon (Benchmarks von llama.cpp).
| Modell in 4 Bit | Gelesen pro Token | Obergrenze für einen Chat |
|---|---|---|
| 8B-Modell | 4,5 GB | 89 Tokens/s |
| 14B-Modell | 7,9 GB | 51 Tokens/s |
| 32B-Modell | 18 GB | 22 Tokens/s |
| 70B-Modell | 39,4 GB | 10 Tokens/s |
5Mit anderen Chips vergleichen
6Fragen
- Kann der M1 Max ein 70B-Modell ausführen?
- Ja. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M1 Max hat bis zu 64 GB. Rechne mit einer Obergrenze von etwa 10 Tokens pro Sekunde für einen Chat.
- Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M1 Max?
- Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 89 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.
- Ist der M1 Max gut für KI?
- Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M1 Max hat bis zu 64 GB mit 400 GB/s, genug für Modelle bis etwa 85 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.
Quellen
- Apple: M1 Pro and M1 Maxapple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com