Kann der M2 ein 70B-Modell ausführen?

Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M2 hat höchstens 24 GB. Modelle bis etwa 32 Milliarden Parameter passen gut.

Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M2?

Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 22 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.

Ist der M2 gut für KI?

Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M2 hat bis zu 24 GB mit 100 GB/s, genug für Modelle bis etwa 32 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.

M2 für lokale LLMs: Speicher, Tempo und was passt

1Die Daten, die für KI zählen

Gemeinsamer Arbeitsspeicher	24 GB
Speicherbandbreite	100 GB/s
Steckt in	MacBook Air (2022, 2023), 13-inch MacBook Pro (2022), Mac mini (2023)
Passender dedizierter Platz	Core-Platz: schürft bis zu 20 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 24 GB fasst der M2 bequem Modelle bis etwa 32 Milliarden Parameter.

Modell in 4 Bit	Benötigter Speicher	Passt auf den M2
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 100 GB/s beim M2 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	22 Tokens/s
14B-Modell	7,9 GB	13 Tokens/s
32B-Modell	18 GB	6 Tokens/s

5Mit anderen Chips vergleichen

6Fragen

Kann der M2 ein 70B-Modell ausführen?: Nicht bequem. Ein 70B-Modell in 4 Bit braucht etwa 40 GB, und der M2 hat höchstens 24 GB. Modelle bis etwa 32 Milliarden Parameter passen gut.
Wie viele Tokens pro Sekunde schafft der M2?: Bei einem 8B-Modell in 4 Bit liegt die Obergrenze bei etwa 22 Tokens pro Sekunde; echte Läufe erreichen ungefähr die Hälfte bis vier Fünftel davon. Größere Modelle sind entsprechend langsamer.
Ist der M2 gut für KI?: Für lokale Modelle zählen Speicher und Bandbreite am meisten. Der M2 hat bis zu 24 GB mit 100 GB/s, genug für Modelle bis etwa 32 Milliarden Parameter. Mit MLX Node kann er außerdem verdienen, indem er KI-Arbeit für MLX Network erledigt.

Quellen

Apple: M2apple.com
llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com