M1 vs. M2 für lokale KI.

Der M2 liest den Speicher etwa 47 % schneller als der M1 (100 gegenüber 68 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 47 % schneller. Den M2 gibt es mit bis zu 24 GB Speicher, den M1 mit bis zu 16 GB.

M168 GB/sbis 16 GB · 14 Modelle laufen gutM2100 GB/sbis 24 GB · 20 Modelle laufen gut

Im Vergleich

M1M2
Speichergrößen8, 16 GB8, 16, 24 GB
Speicherbandbreite68 GB/s100 GB/s
Für Modelle, höchstensetwa 12 GBetwa 18 GB
Modelle, die gut laufen14 von 7320 von 73
MLX-PlatzklasseCoreCore
Steckt inMacBook 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)

Tempo mit beliebten Modellen

Tokens pro Sekunde für eine Unterhaltung, jeder Chip mit seiner größten Speichergröße (16 GB und 24 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.

ModellM1M2
Llama 3.1 8B Instruct8B4–6 8 Bit10–18 4 Bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv19–34 3 Bit geringere Qualität24–42 4,25 Bit nativ
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv34–60 2 Bit geringere Qualität35–62 3 Bit geringere Qualität
Qwen3.8 27B27B4–6 2 Bit geringere Qualität3–5 4 Bit
Llama 3.3 70B Instruct70Bzu großzu groß
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktivzu großzu groß
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktivzu großzu groß
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktivzu großzu groß

Fragen

Ist der M2 schneller als der M1 für LLMs?
Der M2 liest den Speicher etwa 47 % schneller als der M1 (100 gegenüber 68 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 47 % schneller. Das Einlesen eines langen Prompts hängt dagegen von der Rechenleistung der GPU ab, die dieser Vergleich nicht abdeckt.
Welcher führt größere Modelle aus, der M1 oder der M2?
Der M2: Den M2 gibt es mit bis zu 24 GB Speicher, den M1 mit bis zu 16 GB. In seiner größten Ausführung führt er 20 von 73 offenen Modellen gut aus, der andere 14.

Weitere Vergleiche

Der M1 für lokale KI · Der M2 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.

M1 vs. M2 für LLMs: Speicher, Tempo, Kaufberatung