1As especificações que importam para IA
| Memória unificada | 16 GB |
|---|---|
| Largura de banda da memória | 68 GB/s |
| Presente em | MacBook Air (2020), 13-inch MacBook Pro (2020), Mac mini (2020), iMac (2021) |
| Vaga dedicada para ele | Vaga Core: minera até 20 MLX por dia |
2Quais modelos cabem
Com 4 bits por peso, um modelo precisa de pouco mais de meio gigabyte por bilhão de parâmetros, mais espaço para o contexto e para o macOS. Com 16 GB, o M1 comporta com folga modelos de até cerca de 21 bilhões de parâmetros.
| Modelo em 4 bits | Memória necessária | Cabe no M1 |
|---|---|---|
| Modelo de 8B | 4,5 GB | Sim |
| Modelo de 14B | 7,9 GB | Sim |
| Modelo de 32B | 18 GB | Não |
| Modelo de 70B | 39,4 GB | Não |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Não |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223,3 GB | Não |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Não |
3Qual a velocidade
Gerar texto é limitado pela largura de banda da memória: cada novo token lê uma vez os pesos ativos do modelo. Dividindo os 68 GB/s do M1 pelos bytes lidos por token, chega-se ao teto abaixo. Na prática, costuma-se atingir de 45% a 80% dele (benchmarks do llama.cpp).
| Modelo em 4 bits | Lido por token | Teto para um chat |
|---|---|---|
| Modelo de 8B | 4,5 GB | 15 tokens/s |
| Modelo de 14B | 7,9 GB | 9 tokens/s |
5Compare com outros chips
6Perguntas
- O M1 roda um modelo de 70B?
- Não com folga. Um modelo de 70B em 4 bits precisa de cerca de 40 GB, e o M1 tem no máximo 16 GB. Modelos de até cerca de 21 bilhões de parâmetros cabem bem.
- Quantos tokens por segundo o M1 alcança?
- Para um modelo de 8B em 4 bits, o teto é de cerca de 15 tokens por segundo, e na prática se chega a algo entre metade e quatro quintos disso. Modelos maiores são proporcionalmente mais lentos.
- O M1 é bom para IA?
- Para rodar modelos localmente, memória e largura de banda são o que mais importa. O M1 tem até 16 GB a 68 GB/s, o suficiente para modelos de até cerca de 21 bilhões de parâmetros. Ele também pode ganhar executando trabalho de IA para a MLX Network com o MLX Node.
Fontes
- Apple: M1apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com