Czy M2 jest szybszy od M1 w LLM?

M2 odczytuje pamięć o około 47% szybciej niż M1 (100 wobec 68 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 47% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.

Który uruchomi większe modele: M1 czy M2?

M2: M2 ma do 24 GB pamięci, M1 do 16 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 20 z 73 otwartych modeli, wobec 14.

M1 czy M2 do LLM: pamięć, szybkość, co kupić

Obok siebie

	M1	M2
Rozmiary pamięci	8, 16 GB	8, 16, 24 GB
Przepustowość pamięci	68 GB/s	100 GB/s
Dla modeli, maksymalnie	około 12 GB	około 18 GB
Modele działające dobrze	14 z 73	20 z 73
Klasa miejsca MLX	Core	Core
Występuje w	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)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (16 GB i 24 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

Model	M1	M2
Llama 3.1 8B Instruct8B	4–6 8-bit	10–18 4-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B	19–34 3-bit niższa jakość	24–42 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B	34–60 2-bit niższa jakość	35–62 3-bit niższa jakość
Qwen3.8 27B27B	4–6 2-bit niższa jakość	3–5 4-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	za duży	za duży
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 M2 jest szybszy od M1 w LLM?: M2 odczytuje pamięć o około 47% szybciej niż M1 (100 wobec 68 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 47% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M1 czy M2?: M2: M2 ma do 24 GB pamięci, M1 do 16 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 20 z 73 otwartych modeli, wobec 14.

Więcej porównań

M1 do lokalnej AI · M2 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.