Lado a lado
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| Tamaños de memoria | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| Ancho de banda de memoria | 68 GB/s | 100 GB/s |
| Para modelos, como máximo | unos 12 GB | unos 18 GB |
| Modelos que van bien | 14 de 73 | 20 de 73 |
| Clase de plaza MLX | Core | Core |
| Está en | 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) |
Velocidad con modelos populares
Tokens por segundo en una conversación, cada chip con su mayor tamaño de memoria (16 GB y 24 GB), con la mejor versión del modelo que cabe.
| Modelo | M1 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8 bits | 10–18 4 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B activos | 19–34 3 bits menor calidad | 24–42 4,25 bits nativo |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B activos | 34–60 2 bits menor calidad | 35–62 3 bits menor calidad |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2 bits menor calidad | 3–5 4 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | demasiado grande | demasiado grande |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B activos | demasiado grande | demasiado grande |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B activos | demasiado grande | demasiado grande |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B activos | demasiado grande | demasiado grande |
Preguntas
- ¿Es el M2 más rápido que el M1 para LLM?
- El M2 lee la memoria alrededor de un 47 % más rápido que el M1 (100 frente a 68 GB/s), así que escribe alrededor de un 47 % más rápido con cualquier modelo que quepa en ambos. Leer un prompt largo depende, en cambio, de la potencia de cálculo de la GPU, que esta comparación no cubre.
- ¿Cuál ejecuta modelos más grandes, el M1 o el M2?
- El M2: El M2 llega hasta 24 GB de memoria; el M1, hasta 16 GB. En su mayor tamaño ejecuta bien 20 de 73 modelos abiertos, frente a 14.
Más comparaciones
El M1 para IA local · El M2 para IA local · Compara todos los modelos · La mejor Mac para LLM en local
Cómo se calcula
Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.