Im Vergleich
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| Speichergrößen | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| Speicherbandbreite | 68 GB/s | 100 GB/s |
| Für Modelle, höchstens | etwa 12 GB | etwa 18 GB |
| Modelle, die gut laufen | 14 von 73 | 20 von 73 |
| MLX-Platzklasse | Core | Core |
| Steckt in | MacBook 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.
| Modell | M1 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8 Bit | 10–18 4 Bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv | 19–34 3 Bit geringere Qualität | 24–42 4,25 Bit nativ |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv | 34–60 2 Bit geringere Qualität | 35–62 3 Bit geringere Qualität |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2 Bit geringere Qualität | 3–5 4 Bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | zu groß | zu groß |
| 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 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.