1Ang specs na mahalaga para sa AI
| Unified memory | 96 GB |
|---|---|
| Memory bandwidth | 400 GB/s |
| Makikita sa | 14- and 16-inch MacBook Pro (2023), Mac Studio (2023) |
| Dedicated seat para rito | Pro seat: nagma-mine nang hanggang 80 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 96 GB, maluwag na kasya sa M2 Max ang mga model na hanggang mga 128 bilyong parameter.
| Model sa 4-bit | Memory na kailangan | Kasya sa M2 Max |
|---|---|---|
| 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 | Oo |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Oo |
| 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 400 GB/s ng M2 Max 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 | 89 token/s |
| 14B na model | 7.9 GB | 51 token/s |
| 32B na model | 18 GB | 22 token/s |
| 70B na model | 39.4 GB | 10 token/s |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 2.7 GB | 148 token/s |
5Ikumpara sa ibang chip
6Mga tanong
- Kaya ba ng M2 Max ang 70B na model?
- Oo. Kailangan ng 70B na model sa 4-bit ng mga 40 GB, at may hanggang 96 GB ang M2 Max. Asahan ang ceiling na mga 10 token bawat segundo para sa isang chat.
- Ilang token bawat segundo ang kaya ng M2 Max?
- Para sa 8B na model sa 4-bit, mga 89 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 Max para sa AI?
- Sa pagpapatakbo ng model nang lokal, memory at bandwidth ang pinakamahalaga. May hanggang 96 GB ang M2 Max sa 400 GB/s, sapat para sa mga model na hanggang mga 128 bilyong parameter. Puwede rin itong kumita sa pagpapatakbo ng AI na trabaho para sa MLX Network gamit ang MLX Node.
Mga source
- Apple: M2 Pro and M2 Maxapple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com