並べて比較
人気モデルでの速度
1 つの会話での毎秒トークン数です。各チップは最大のメモリ構成（32 GB と 32 GB）で、収まる最適なバージョンのモデルを使っています。
| モデル | M1 Pro | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 8ビット | 11–19 8ビット |
| gpt-oss-20b21B · アクティブ 3.6B | 47–84 ネイティブ 4.25ビット | 47–84 ネイティブ 4.25ビット |
| Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B | 53–94 4ビット | 53–94 4ビット |
| Qwen3.8 27B27B | 4–7 6ビット | 4–7 6ビット |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 2ビット 品質低め | 4–7 2ビット 品質低め |
| gpt-oss-120b117B · アクティブ 5.1B | 大きすぎ | 大きすぎ |
| Qwen3.5 122B A10B122B · アクティブ 10B | 大きすぎ | 大きすぎ |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · アクティブ 13B | 大きすぎ | 大きすぎ |
よくある質問
- LLM では M2 Pro のほうが M1 Pro より速い？
- ほぼ同じです。メモリ帯域幅の差は数パーセント以内です。メモリはどちらも最大 32 GB です。
- M1 Pro と M2 Pro、大きなモデルを動かせるのはどっち？
- どちらも同じです。どちらも最大 32 GB。その容量で、73 個のオープンモデルのうち M1 Pro は 30 個、M2 Pro は 30 個が快適に動きます。速いほうが、毎秒 10 トークンを超えるモデルが多くなります。
ほかの比較
ローカル AI のための M1 Pro · ローカル AI のための M2 Pro · すべてのモデルを比較 · ローカル LLM に最適な Mac
計算方法
メモリ：モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール（重みあたり 0.5 ビット）を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度：メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。