M2 Pro vs M2 Max untuk AI lokal.

M2 Max membaca memori sekitar 100% lebih cepat daripada M2 Pro (400 vs 200 GB/s), jadi ia menulis sekitar 100% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya. M2 Max tersedia hingga 96 GB memori, M2 Pro hingga 32 GB.

M2 Pro200 GB/shingga 32 GB · 30 model berjalan baikM2 Max400 GB/shingga 96 GB · 43 model berjalan baik

Berdampingan

M2 ProM2 Max
Ukuran memori16, 32 GB32, 64, 96 GB
Bandwidth memori200 GB/s400 GB/s
Untuk model, paling banyaksekitar 24 GBsekitar 72 GB
Model yang berjalan baik30 dari 7343 dari 73
Kelas kursi MLXProPro
Ada diMacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023)MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac Studio (2023)

Kecepatan dengan model populer

Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (32 GB dan 96 GB), dengan versi terbaik model yang muat.

ModelM2 ProM2 Max
Llama 3.1 8B Instruct8B11–19 8-bit21–38 8-bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif47–84 4,25-bit bawaan95–168 4,25-bit bawaan
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif53–94 4-bit56–100 8-bit
Qwen3.8 27B27B4–7 6-bit12–21 4-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B4–7 2-bit kualitas lebih rendah3–6 6-bit
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktifterlalu besar67–119 4,25-bit bawaan
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktifterlalu besar41–73 3-bit kualitas lebih rendah
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktifterlalu besarterlalu besar

Pertanyaan

Apakah M2 Max lebih cepat daripada M2 Pro untuk LLM?
M2 Max membaca memori sekitar 100% lebih cepat daripada M2 Pro (400 vs 200 GB/s), jadi ia menulis sekitar 100% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya. Membaca prompt yang panjang bergantung pada daya komputasi GPU, yang tidak dicakup perbandingan ini.
Mana yang bisa menjalankan model lebih besar, M2 Pro atau M2 Max?
M2 Max: M2 Max tersedia hingga 96 GB memori, M2 Pro hingga 32 GB. Pada konfigurasi terbesarnya, ia menjalankan 43 dari 73 model terbuka dengan baik, dibandingkan 30.

Perbandingan lainnya

M2 Pro untuk AI lokal · M2 Max untuk AI lokal · Bandingkan semua model · Mac terbaik untuk LLM lokal

Cara menghitungnya

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.

M2 Pro vs M2 Max untuk LLM: memori, kecepatan, pilih mana