Czy M4 jest szybszy od M2 w LLM?

M4 odczytuje pamięć o około 20% szybciej niż M2 (120 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 20% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.

Który uruchomi większe modele: M2 czy M4?

M4: M4 ma do 32 GB pamięci, M2 do 24 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 27 z 73 otwartych modeli, wobec 20.

M2 czy M4 do LLM: pamięć, szybkość, co kupić

Obok siebie

	M2	M4
Rozmiary pamięci	8, 16, 24 GB	16, 24, 32 GB
Przepustowość pamięci	100 GB/s	120 GB/s
Dla modeli, maksymalnie	około 18 GB	około 24 GB
Modele działające dobrze	20 z 73	27 z 73
Klasa miejsca MLX	Core	Core
Występuje w	MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023)	MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024), MacBook Air (13-inch, M4, 2025), MacBook Air (15-inch, M4, 2025)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (24 GB i 32 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

Model	M2	M4
Llama 3.1 8B Instruct8B	10–18 4-bit	12–21 4-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B	24–42 natywnie 4,25-bit	28–51 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B	35–62 3-bit niższa jakość	32–56 4-bit
Qwen3.8 27B27B	3–5 4-bit	2–4 6-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	za duży	2–4 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 M4 jest szybszy od M2 w LLM?: M4 odczytuje pamięć o około 20% szybciej niż M2 (120 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 20% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M2 czy M4?: M4: M4 ma do 32 GB pamięci, M2 do 24 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 27 z 73 otwartych modeli, wobec 20.

Więcej porównań

M2 do lokalnej AI · M4 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.