Fianco a fianco
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| Tagli di memoria | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| Larghezza di banda della memoria | 68 GB/s | 100 GB/s |
| Per i modelli, al massimo | circa 12 GB | circa 18 GB |
| Modelli che girano bene | 14 su 73 | 20 su 73 |
| Classe di posto MLX | Core | Core |
| Lo trovi in | MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021) | MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023) |
Velocità con i modelli più popolari
Token al secondo per una conversazione, ogni chip con il suo taglio di memoria più grande (16 GB e 24 GB), con la versione migliore del modello che ci sta.
| Modello | M1 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8 bit | 10–18 4 bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B attivi | 19–34 3 bit qualità inferiore | 24–42 4,25 bit nativo |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B attivi | 34–60 2 bit qualità inferiore | 35–62 3 bit qualità inferiore |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2 bit qualità inferiore | 3–5 4 bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | troppo grande | troppo grande |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B attivi | troppo grande | troppo grande |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B attivi | troppo grande | troppo grande |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B attivi | troppo grande | troppo grande |
Domande
- Il M2 è più veloce del M1 per gli LLM?
- Il M2 legge la memoria circa il 47% più velocemente del M1 (100 contro 68 GB/s), quindi scrive circa il 47% più velocemente con qualsiasi modello che stia in entrambi. La lettura di un prompt lungo dipende invece dalla potenza di calcolo della GPU, che questo confronto non copre.
- Quale esegue modelli più grandi, il M1 o il M2?
- Il M2: Il M2 arriva fino a 24 GB di memoria, il M1 fino a 16 GB. Nel taglio più grande esegue bene 20 modelli aperti su 73, contro 14.
Altri confronti
Il M1 per l’AI locale · Il M2 per l’AI locale · Confronta tutti i modelli · Il miglior Mac per LLM in locale
Come è calcolato
Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.