1Ang specs na mahalaga para sa AI
| Unified memory | 24 GB |
|---|---|
| Memory bandwidth | 100 GB/s |
| Makikita sa | MacBook Air (2022, 2023), 13-inch MacBook Pro (2022), Mac mini (2023) |
| Dedicated seat para rito | Core seat: nagma-mine nang hanggang 20 MLX bawat araw |
2Aling mga model ang kasya
Sa 4 bit bawat weight, kailangan ng model ng kaunti pa sa kalahating gigabyte bawat bilyong parameter, dagdag ang espasyo para sa context nito at sa macOS. Sa 24 GB, maluwag na kasya sa M2 ang mga model na hanggang mga 32 bilyong parameter.
| Model sa 4-bit | Memory na kailangan | Kasya sa M2 |
|---|---|---|
| 8B na model | 4.5 GB | Oo |
| 14B na model | 7.9 GB | Oo |
| 32B na model | 18 GB | Oo |
| 70B na model | 39.4 GB | Hindi |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Hindi |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223.3 GB | Hindi |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Hindi |
3Gaano ito kabilis
Limitado ng memory bandwidth ang pagsulat ng text: binabasa ng bawat bagong token nang isang beses ang mga aktibong weight ng model. Kapag hinati ang 100 GB/s ng M2 sa bytes na binabasa bawat token, makukuha ang ceiling sa ibaba. Kadalasang umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito (llama.cpp benchmarks).
| Model sa 4-bit | Binabasa bawat token | Ceiling para sa isang chat |
|---|---|---|
| 8B na model | 4.5 GB | 22 token/s |
| 14B na model | 7.9 GB | 13 token/s |
| 32B na model | 18 GB | 6 token/s |
5Ikumpara sa ibang chip
6Mga tanong
- Kaya ba ng M2 ang 70B na model?
- Hindi nang maluwag. Kailangan ng 70B na model sa 4-bit ng mga 40 GB, at hanggang 24 GB lang ang M2. Maayos na kasya ang mga model na hanggang mga 32B parameter.
- Ilang token bawat segundo ang kaya ng M2?
- Para sa 8B na model sa 4-bit, mga 22 token bawat segundo ang ceiling, at umaabot ang totoong takbo sa mga kalahati hanggang apat na ikalima nito. Proporsyonal na mas mabagal ang mas malalaking model.
- Maganda ba ang M2 para sa AI?
- Sa pagpapatakbo ng model nang lokal, memory at bandwidth ang pinakamahalaga. May hanggang 24 GB ang M2 sa 100 GB/s, sapat para sa mga model na hanggang mga 32 bilyong parameter. Puwede rin itong kumita sa pagpapatakbo ng AI na trabaho para sa MLX Network gamit ang MLX Node.
Mga source
- Apple: M2apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com