M2 vs. M2 Pro für lokale KI.

Der M2 Pro liest den Speicher etwa 100 % schneller als der M2 (200 gegenüber 100 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 100 % schneller. Den M2 Pro gibt es mit bis zu 32 GB Speicher, den M2 mit bis zu 24 GB.

M2100 GB/sbis 24 GB · 20 Modelle laufen gutM2 Pro200 GB/sbis 32 GB · 30 Modelle laufen gut

Im Vergleich

M2M2 Pro
Speichergrößen8, 16, 24 GB16, 32 GB
Speicherbandbreite100 GB/s200 GB/s
Für Modelle, höchstensetwa 18 GBetwa 24 GB
Modelle, die gut laufen20 von 7330 von 73
MLX-PlatzklasseCorePro
Steckt inMacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023)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 (24 GB und 32 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.

ModellM2M2 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B10–18 4 Bit11–19 8 Bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv24–42 4,25 Bit nativ47–84 4,25 Bit nativ
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv35–62 3 Bit geringere Qualität53–94 4 Bit
Qwen3.8 27B27B3–5 4 Bit4–7 6 Bit
Llama 3.3 70B Instruct70Bzu groß4–7 2 Bit geringere Qualität
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 Pro schneller als der M2 für LLMs?
Der M2 Pro liest den Speicher etwa 100 % schneller als der M2 (200 gegenüber 100 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 100 % 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 M2 oder der M2 Pro?
Der M2 Pro: Den M2 Pro gibt es mit bis zu 32 GB Speicher, den M2 mit bis zu 24 GB. In seiner größten Ausführung führt er 30 von 73 offenen Modellen gut aus, der andere 20.

Weitere Vergleiche

Der M2 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.

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