Naast elkaar
| M1 Pro | M2 Pro | |
|---|---|---|
| Geheugengroottes | 16, 32 GB | 16, 32 GB |
| Geheugenbandbreedte | 200 GB/s | 200 GB/s |
| Voor modellen, hooguit | ongeveer 24 GB | ongeveer 24 GB |
| Modellen die goed draaien | 30 van 73 | 30 van 73 |
| MLX-plekklasse | Pro | Pro |
| Zit in | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021) | MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023) |
Snelheid met populaire modellen
Tokens per seconde voor één gesprek, elke chip met zijn grootste geheugen (32 GB en 32 GB), met de beste versie van het model die past.
| Model | M1 Pro | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 8 bits | 11–19 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actief | 47–84 4,25 bits native | 47–84 4,25 bits native |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief | 53–94 4 bits | 53–94 4 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 4–7 6 bits | 4–7 6 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 2 bits lagere kwaliteit | 4–7 2 bits lagere kwaliteit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actief | te groot | te groot |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief | te groot | te groot |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actief | te groot | te groot |
Vragen
- Is de M2 Pro sneller dan de M1 Pro voor LLM's?
- Ongeveer even snel: hun geheugenbandbreedte verschilt maar een paar procent. Beide gaan tot 32 GB geheugen.
- Welke draait grotere modellen, de M1 Pro of de M2 Pro?
- Geen van beide: ze gaan allebei tot 32 GB. Bij die grootte draait de M1 Pro 30 en de M2 Pro 30 van de 73 open modellen goed; de snellere haalt bij meer ervan 10 tokens per seconde.
Meer vergelijkingen
De M1 Pro voor lokale AI · De M2 Pro voor lokale AI · Vergelijk alle modellen · De beste Mac voor lokale LLM's
Zo is het berekend
Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.