लोकल AI के लिए M2 Max।

M2 Max में 96 GB तक यूनिफ़ाइड मेमोरी है, जिसे 400 GB/s तक की रफ़्तार से पढ़ा जाता है। इस चिप वाले Mac पर लैंग्वेज मॉडल चलाने के लिए इसका क्या मतलब है, यहाँ Apple के अपने आँकड़ों से निकाला गया है।

1AI के लिए ज़रूरी स्पेक्स

यूनिफ़ाइड मेमोरी96 GB
मेमोरी बैंडविड्थ400 GB/s
इन Mac में14- and 16-inch MacBook Pro (2023), Mac Studio (2023)
इसके लिए डेडिकेटेड सीटPro 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 मॉडलज़रूरी मेमोरीM2 Max पर फ़िट
8B मॉडल4.5 GBहाँ
14B मॉडल7.9 GBहाँ
32B मॉडल18 GBहाँ
70B मॉडल39.4 GBहाँ
gpt-oss-120b, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स65 GBहाँ
Qwen3.5-397B-A17B, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स223.3 GBनहीं
DeepSeek-V4.1-Flash, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स316 GBनहीं

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 मॉडलप्रति टोकन पढ़ा गया डेटाएक चैट की सीमा
8B मॉडल4.5 GB89 टोकन/सेकंड
14B मॉडल7.9 GB51 टोकन/सेकंड
32B मॉडल18 GB22 टोकन/सेकंड
70B मॉडल39.4 GB10 टोकन/सेकंड
gpt-oss-120b, मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स2.7 GB148 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

  1. Apple: M2 Pro and M2 Maxapple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
लोकल LLM के लिए M2 Max: मेमोरी, स्पीड और मॉडल | MLX