क्या LLM के लिए M4, M2 से तेज़ है?

M4, M2 से लगभग 20% तेज़ मेमोरी पढ़ता है (120 बनाम 100 GB/s), इसलिए दोनों में फ़िट होने वाले किसी भी मॉडल के साथ यह लगभग 20% तेज़ लिखता है। लंबा प्रॉम्प्ट पढ़ना GPU कंप्यूट पर निर्भर करता है, जो इस तुलना में शामिल नहीं है।

बड़े मॉडल कौन चला सकता है, M2 या M4?

M4: M4 में 32 GB तक मेमोरी मिलती है, M2 में 24 GB तक। अपने सबसे बड़े साइज़ पर यह 73 में से 27 ओपन मॉडल अच्छी तरह चलाता है, जबकि दूसरा 20।

LLM के लिए M2 बनाम M4: मेमोरी, स्पीड, कौन-सा खरीदें

साथ-साथ तुलना

	M2	M4
मेमोरी साइज़	8, 16, 24 GB	16, 24, 32 GB
मेमोरी बैंडविड्थ	100 GB/s	120 GB/s
मॉडल के लिए, अधिकतम	लगभग 18 GB	लगभग 24 GB
अच्छी तरह चलने वाले मॉडल	73 में से 20	73 में से 27
MLX सीट क्लास	Core	Core
इनमें मिलता है	MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023)	MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024), MacBook Air (13-inch, M4, 2025), MacBook Air (15-inch, M4, 2025)

लोकप्रिय मॉडल के साथ स्पीड

एक बातचीत के लिए टोकन प्रति सेकंड, हर चिप अपने सबसे बड़े मेमोरी साइज़ पर (24 GB और 32 GB), मॉडल के उस सबसे अच्छे वर्ज़न के साथ जो फ़िट होता है।

मॉडल	M2	M4
Llama 3.1 8B Instruct8B	10–18 4-बिट	12–21 4-बिट
gpt-oss-20b21B · 3.6B सक्रिय	24–42 नेटिव 4.25-बिट	28–51 नेटिव 4.25-बिट
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B सक्रिय	35–62 3-बिट कम क्वालिटी	32–56 4-बिट
Qwen3.8 27B27B	3–5 4-बिट	2–4 6-बिट
Llama 3.3 70B Instruct70B	बहुत बड़ा	2–4 2-बिट कम क्वालिटी
gpt-oss-120b117B · 5.1B सक्रिय	बहुत बड़ा	बहुत बड़ा
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B सक्रिय	बहुत बड़ा	बहुत बड़ा
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B सक्रिय	बहुत बड़ा	बहुत बड़ा

सवाल

क्या LLM के लिए M4, M2 से तेज़ है?: M4, M2 से लगभग 20% तेज़ मेमोरी पढ़ता है (120 बनाम 100 GB/s), इसलिए दोनों में फ़िट होने वाले किसी भी मॉडल के साथ यह लगभग 20% तेज़ लिखता है। लंबा प्रॉम्प्ट पढ़ना GPU कंप्यूट पर निर्भर करता है, जो इस तुलना में शामिल नहीं है।
बड़े मॉडल कौन चला सकता है, M2 या M4?: M4: M4 में 32 GB तक मेमोरी मिलती है, M2 में 24 GB तक। अपने सबसे बड़े साइज़ पर यह 73 में से 27 ओपन मॉडल अच्छी तरह चलाता है, जबकि दूसरा 20।

और तुलनाएँ

लोकल AI के लिए M2 · लोकल AI के लिए M4 · हर मॉडल की तुलना करें · लोकल LLM के लिए सबसे अच्छा Mac

हिसाब कैसे लगाया गया

मेमोरी: मॉडल के पैरामीटर 8, 6, 4, 3 या 2 बिट प्रति वेट पर, साथ में MLX के ग्रुप स्केल (हर वेट पर आधा बिट), या उसका नेटिव फ़ॉर्मैट, और ऊपर से कॉन्टेक्स्ट के लिए जगह। डिफ़ॉल्ट रूप से macOS GPU को यूनिफ़ाइड मेमोरी का लगभग 75% इस्तेमाल करने देता है। स्पीड: मेमोरी बैंडविड्थ को हर टोकन पर पढ़े जाने वाले बाइट से भाग देने पर एक बातचीत की ऊपरी सीमा मिलती है; llama.cpp के सार्वजनिक Apple Silicon बेंचमार्क में असली रन इसके लगभग 45% से 80% तक पहुँचते हैं, और यही रेंज दिखाई गई है। ये अनुमान हैं, माप नहीं: अपना Mac MLX Bench पर मापें। मॉडल के आँकड़े हर मॉडल के आधिकारिक मॉडल कार्ड से, चिप के आँकड़े Apple के Tech Specs से। 2026-10-19 को जाँचा गया। वही डेटा जो mlx.app/compare पर है।