Obok siebie
| M1 | M1 Pro | |
|---|---|---|
| Rozmiary pamięci | 8, 16 GB | 16, 32 GB |
| Przepustowość pamięci | 68 GB/s | 200 GB/s |
| Dla modeli, maksymalnie | około 12 GB | około 24 GB |
| Modele działające dobrze | 14 z 73 | 30 z 73 |
| Klasa miejsca MLX | Core | Pro |
| Występuje w | MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021) | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021) |
Szybkość z popularnymi modelami
Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (16 GB i 32 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.
| Model | M1 | M1 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8-bit | 11–19 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B | 19–34 3-bit niższa jakość | 47–84 natywnie 4,25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B | 34–60 2-bit niższa jakość | 53–94 4-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2-bit niższa jakość | 4–7 6-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | za duży | 4–7 2-bit niższa jakość |
| gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1B | za duży | za duży |
| Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10B | za duży | za duży |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13B | za duży | za duży |
Pytania
- Czy M1 Pro jest szybszy od M1 w LLM?
- M1 Pro odczytuje pamięć o około 194% szybciej niż M1 (200 wobec 68 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 194% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
- Który uruchomi większe modele: M1 czy M1 Pro?
- M1 Pro: M1 Pro ma do 32 GB pamięci, M1 do 16 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 30 z 73 otwartych modeli, wobec 14.
Więcej porównań
M1 do lokalnej AI · M1 Pro do lokalnej AI · Porównaj wszystkie modele · Najlepszy Mac do lokalnych LLM
Jak to liczymy
Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.