1AI के लिए ज़रूरी स्पेक्स
| यूनिफ़ाइड मेमोरी | 96 GB |
|---|---|
| मेमोरी बैंडविड्थ | 400 GB/s |
| इन Mac में | 14- and 16-inch MacBook Pro (2023), Mac Studio (2023) |
| इसके लिए डेडिकेटेड सीट | Pro सीट: दिन में 80 MLX तक माइन करती है |
2कौन-से मॉडल फ़िट होते हैं
4 बिट प्रति वेट पर किसी मॉडल को हर अरब पैरामीटर के लिए आधे गीगाबाइट से थोड़ी ज़्यादा मेमोरी चाहिए, साथ ही कॉन्टेक्स्ट और macOS के लिए जगह। 96 GB के साथ M2 Max पर लगभग 128 अरब पैरामीटर तक के मॉडल आराम से चल जाते हैं।
| 4-बिट मॉडल | ज़रूरी मेमोरी | M2 Max पर फ़िट |
|---|---|---|
| 8B मॉडल | 4.5 GB | हाँ |
| 14B मॉडल | 7.9 GB | हाँ |
| 32B मॉडल | 18 GB | हाँ |
| 70B मॉडल | 39.4 GB | हाँ |
| gpt-oss-120b, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स | 65 GB | हाँ |
| Qwen3.5-397B-A17B, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स | 223.3 GB | नहीं |
| DeepSeek-V4.1-Flash, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स | 316 GB | नहीं |
3स्पीड कितनी मिलती है
टेक्स्ट लिखने की स्पीड मेमोरी बैंडविड्थ से सीमित होती है: हर नए टोकन के लिए मॉडल के सक्रिय वेट एक बार पढ़े जाते हैं। M2 Max की 400 GB/s बैंडविड्थ को प्रति टोकन पढ़े गए बाइट्स से भाग देने पर नीचे दी गई सीमा मिलती है। असली रन आमतौर पर इसके लगभग 45% से 80% तक पहुँचते हैं (llama.cpp बेंचमार्क)।
| 4-बिट मॉडल | प्रति टोकन पढ़ा गया डेटा | एक चैट की सीमा |
|---|---|---|
| 8B मॉडल | 4.5 GB | 89 टोकन/सेकंड |
| 14B मॉडल | 7.9 GB | 51 टोकन/सेकंड |
| 32B मॉडल | 18 GB | 22 टोकन/सेकंड |
| 70B मॉडल | 39.4 GB | 10 टोकन/सेकंड |
| gpt-oss-120b, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स | 2.7 GB | 148 टोकन/सेकंड |
5दूसरी चिप से तुलना करें
6सवाल
- क्या M2 Max पर 70B मॉडल चल सकता है?
- हाँ। 4-बिट पर 70B मॉडल को लगभग 40 GB चाहिए, और M2 Max में 96 GB तक मेमोरी है। एक चैट के लिए लगभग 10 टोकन प्रति सेकंड की सीमा की उम्मीद करें।
- M2 Max पर प्रति सेकंड कितने टोकन मिलते हैं?
- 4-बिट पर 8B मॉडल के लिए सीमा लगभग 89 टोकन प्रति सेकंड है, और असली रन इसके लगभग आधे से चार-पाँचवें हिस्से तक पहुँचते हैं। बड़े मॉडल उसी अनुपात में धीमे होते हैं।
- क्या M2 Max AI के लिए अच्छा विकल्प है?
- मॉडल लोकल चलाने के लिए मेमोरी और बैंडविड्थ सबसे ज़्यादा मायने रखती हैं। M2 Max में 400 GB/s पर 96 GB तक मेमोरी है, जो लगभग 128 अरब पैरामीटर तक के मॉडल के लिए काफ़ी है। MLX Node के साथ MLX Network का AI काम चलाकर इससे कमाई भी की जा सकती है।
स्रोत
- Apple: M2 Pro and M2 Maxapple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com