並べて比較
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| メモリ容量 | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| メモリ帯域幅 | 68 GB/s | 100 GB/s |
| モデルに使える最大量 | 約 12 GB | 約 18 GB |
| 快適に動くモデル | 73 中 14 | 73 中 20 |
| MLX のシートクラス | Core | Core |
| 搭載モデル | 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) |
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（16 GB と 24 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 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8ビット | 10–18 4ビット |
| gpt-oss-20b21B · アクティブ 3.6B | 19–34 3ビット 品質低め | 24–42 ネイティブ 4.25ビット |
| Qwen3.6 35B A3B35B · アクティブ 3B | 34–60 2ビット 品質低め | 35–62 3ビット 品質低め |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2ビット 品質低め | 3–5 4ビット |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 大きすぎ | 大きすぎ |
| 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 のほうが M1 より速い？
- M2 は M1 よりメモリの読み込みが約 47% 速く（100 GB/s 対 68 GB/s）、両方に収まるモデルなら約 47% 速く生成します。長いプロンプトの読み込みは GPU の演算性能で決まり、この比較には含まれていません。
- M1 と M2、大きなモデルを動かせるのはどっち？
- M2 です。メモリは M2 が最大 24 GB、M1 が最大 16 GB です。最大構成では 73 個のオープンモデルのうち 20 個が快適に動きます（もう一方は 14 個）。
ほかの比較
ローカル AI のための M1 · ローカル AI のための M2 · 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。