Im Vergleich
| M1 Pro | M2 Pro | |
|---|---|---|
| Speichergrößen | 16, 32 GB | 16, 32 GB |
| Speicherbandbreite | 200 GB/s | 200 GB/s |
| Für Modelle, höchstens | etwa 24 GB | etwa 24 GB |
| Modelle, die gut laufen | 30 von 73 | 30 von 73 |
| MLX-Platzklasse | Pro | Pro |
| Steckt in | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021) | MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023) |
Tempo mit beliebten Modellen
Tokens pro Sekunde für eine Unterhaltung, jeder Chip mit seiner größten Speichergröße (32 GB und 32 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.
| Modell | M1 Pro | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 8 Bit | 11–19 8 Bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv | 47–84 4,25 Bit nativ | 47–84 4,25 Bit nativ |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv | 53–94 4 Bit | 53–94 4 Bit |
| Qwen3.8 27B27B | 4–7 6 Bit | 4–7 6 Bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 2 Bit geringere Qualität | 4–7 2 Bit geringere Qualität |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktiv | zu groß | zu groß |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktiv | zu groß | zu groß |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktiv | zu groß | zu groß |
Fragen
- Ist der M2 Pro schneller als der M1 Pro für LLMs?
- Etwa gleich schnell: Ihre Speicherbandbreite liegt nur wenige Prozent auseinander. Beide gibt es mit bis zu 32 GB Speicher.
- Welcher führt größere Modelle aus, der M1 Pro oder der M2 Pro?
- Keiner: Beide gibt es mit bis zu 32 GB. In dieser Größe führt der M1 Pro 30 und der M2 Pro 30 von 73 offenen Modellen gut aus; der schnellere schafft bei mehr davon 10 Tokens pro Sekunde.
Weitere Vergleiche
Der M1 Pro für lokale KI · Der M2 Pro für lokale KI · Alle Modelle vergleichen · Der beste Mac für lokale LLMs
So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.