1Las especificaciones que importan para la IA
| Memoria unificada | 32 GB |
|---|---|
| Ancho de banda de memoria | 200 GB/s |
| Está en | 14- and 16-inch MacBook Pro (2021) |
| Plaza dedicada para él | Plaza Pro: mina hasta 80 MLX al día |
2Qué modelos caben
A 4 bits por peso, un modelo necesita algo más de medio gigabyte por cada mil millones de parámetros, más espacio para su contexto y para macOS. Con 32 GB, el M1 Pro aloja con holgura modelos de hasta unos 42 mil millones de parámetros.
| Modelo a 4 bits | Memoria necesaria | Cabe en el M1 Pro |
|---|---|---|
| Modelo de 8B | 4,5 GB | Sí |
| Modelo de 14B | 7,9 GB | Sí |
| Modelo de 32B | 18 GB | Sí |
| Modelo de 70B | 39,4 GB | No |
| gpt-oss-120b, mezcla de expertos | 65 GB | No |
| Qwen3.5-397B-A17B, mezcla de expertos | 223,3 GB | No |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mezcla de expertos | 316 GB | No |
3Qué velocidad alcanza
Al escribir texto, el límite es el ancho de banda de memoria: cada token nuevo lee una vez los pesos activos del modelo. Al dividir los 200 GB/s del M1 Pro entre los bytes leídos por token se obtiene el techo de abajo. En la práctica se suele llegar a entre el 45% y el 80% de ese techo (benchmarks de llama.cpp).
| Modelo a 4 bits | Lectura por token | Techo para un chat |
|---|---|---|
| Modelo de 8B | 4,5 GB | 44 tokens/s |
| Modelo de 14B | 7,9 GB | 25 tokens/s |
| Modelo de 32B | 18 GB | 11 tokens/s |
5Compara con otros chips
6Preguntas
- ¿Puede el M1 Pro ejecutar un modelo de 70B?
- No con holgura. Un modelo de 70B a 4 bits necesita unos 40 GB, y el M1 Pro tiene como máximo 32 GB. Los modelos de hasta unos 42 mil millones de parámetros caben bien.
- ¿Cuántos tokens por segundo da el M1 Pro?
- Con un modelo de 8B a 4 bits, el techo es de unos 44 tokens por segundo, y en la práctica se alcanza entre la mitad y cuatro quintos. Los modelos más grandes son proporcionalmente más lentos.
- ¿Es bueno el M1 Pro para IA?
- Para ejecutar modelos en local, lo que más importa es la memoria y el ancho de banda. El M1 Pro tiene hasta 32 GB a 200 GB/s, suficiente para modelos de hasta unos 42 mil millones de parámetros. Además puede ganar ejecutando trabajos de IA para MLX Network con MLX Node.
Fuentes
- Apple: M1 Pro and M1 Maxapple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com