Lado a lado
| M2 | M2 Pro | |
|---|---|---|
| Tamaños de memoria | 8, 16, 24 GB | 16, 32 GB |
| Ancho de banda de memoria | 100 GB/s | 200 GB/s |
| Para modelos, como máximo | unos 18 GB | unos 24 GB |
| Modelos que van bien | 20 de 73 | 30 de 73 |
| Clase de plaza MLX | Core | Pro |
| Está en | MacBook 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) |
Velocidad con modelos populares
Tokens por segundo en una conversación, cada chip con su mayor tamaño de memoria (24 GB y 32 GB), con la mejor versión del modelo que cabe.
| Modelo | M2 | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 10–18 4 bits | 11–19 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B activos | 24–42 4,25 bits nativo | 47–84 4,25 bits nativo |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B activos | 35–62 3 bits menor calidad | 53–94 4 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 3–5 4 bits | 4–7 6 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | demasiado grande | 4–7 2 bits menor calidad |
| 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 Pro más rápido que el M2 para LLM?
- El M2 Pro lee la memoria alrededor de un 100 % más rápido que el M2 (200 frente a 100 GB/s), así que escribe alrededor de un 100 % 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 M2 o el M2 Pro?
- El M2 Pro: El M2 Pro llega hasta 32 GB de memoria; el M2, hasta 24 GB. En su mayor tamaño ejecuta bien 30 de 73 modelos abiertos, frente a 20.
Más comparaciones
El M2 para IA local · El M2 Pro 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.