Kann der M1 Pro ein 70B-Modell ausführen?

Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M1 Pro hat höchstens 32 GB. Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter passen gut.

Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M1 Pro?

Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 44 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.

Ist der M1 Pro gut für KI?

Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M1 Pro hat bis zu 32 GB mit 200 GB/s, genug für Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.

M1 Pro für lokale LLMs: Speicher, Tempo und was passt

1Die Daten, die für KI zählen

Gemeinsamer Arbeitsspeicher	32 GB
Speicherbandbreite	200 GB/s
Steckt in	14- and 16-inch MacBook Pro (2021)
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 32 GB fasst der M1 Pro bequem Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter.

Modell in 4 Bit	Benötigter Speicher	Passt auf den M1 Pro
8B-Modell	4,5 GB	Ja
14B-Modell	7,9 GB	Ja
32B-Modell	18 GB	Ja
70B-Modell	39,4 GB	Nein
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 200 GB/s beim M1 Pro 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	44 Tokens/s
14B-Modell	7,9 GB	25 Tokens/s
32B-Modell	18 GB	11 Tokens/s

5Mit anderen Chips vergleichen

6Fragen

Kann der M1 Pro ein 70B-Modell ausführen?: Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M1 Pro hat höchstens 32 GB. Modelle bis etwa 42 Milliarden Parameter passen gut.
Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M1 Pro?: Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 44 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.
Ist der M1 Pro gut für KI?: Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M1 Pro hat bis zu 32 GB mit 200 GB/s, genug für Modelle bis etwa 42 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