Magkatabi
| M2 | M2 Pro | |
|---|---|---|
| Mga memory size | 8, 16, 24 GB | 16, 32 GB |
| Memory bandwidth | 100 GB/s | 200 GB/s |
| Para sa model, hanggang | mga 18 GB | mga 24 GB |
| Mga model na maayos tumakbo | 20 sa 73 | 30 sa 73 |
| Klase ng MLX seat | Core | Pro |
| Makikita sa | 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) |
Bilis sa mga sikat na model
Token bawat segundo para sa isang usapan, bawat chip sa pinakamalaking memory size nito (24 GB at 32 GB), gamit ang pinakamagandang bersyon ng model na kasya.
| Model | M2 | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 10–18 4-bit | 11–19 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo | 24–42 native na 4.25-bit | 47–84 native na 4.25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo | 35–62 3-bit mas mababang kalidad | 53–94 4-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 3–5 4-bit | 4–7 6-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | masyadong malaki | 4–7 2-bit mas mababang kalidad |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B aktibo | masyadong malaki | masyadong malaki |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktibo | masyadong malaki | masyadong malaki |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktibo | masyadong malaki | masyadong malaki |
Mga tanong
- Mas mabilis ba ang M2 Pro kaysa sa M2 para sa LLM?
- Mga 100% na mas mabilis magbasa ng memory ang M2 Pro kaysa sa M2 (200 vs 100 GB/s), kaya mga 100% na mas mabilis itong magsulat sa anumang model na kasya sa dalawa. Ang pagbasa naman ng mahabang prompt ay nakadepende sa GPU compute, na hindi saklaw ng paghahambing na ito.
- Alin ang kaya ang mas malalaking model, ang M2 o ang M2 Pro?
- Ang M2 Pro: Hanggang 32 GB na memory ang M2 Pro, hanggang 24 GB ang M2. Sa pinakamalaking memory nito, maayos nitong napapatakbo ang 30 sa 73 na open model, kumpara sa 20.
Iba pang paghahambing
Ang M2 para sa local AI · Ang M2 Pro para sa local AI · Ihambing ang bawat model · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM
Paano ito kinuwenta
Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.