O M1 para IA local.

O M1 tem até 16 GB de memória unificada, lida a até 68 GB/s. Veja o que isso significa para rodar modelos de linguagem em um Mac com esse chip, calculado a partir dos números da própria Apple.

1As especificações que importam para IA

Memória unificada16 GB
Largura de banda da memória68 GB/s
Presente emMacBook Air (2020), 13-inch MacBook Pro (2020), Mac mini (2020), iMac (2021)
Vaga dedicada para eleVaga 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 bitsMemória necessáriaCabe no M1
Modelo de 8B4,5 GBSim
Modelo de 14B7,9 GBSim
Modelo de 32B18 GBNão
Modelo de 70B39,4 GBNão
gpt-oss-120b, mixture-of-experts65 GBNão
Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts223,3 GBNão
DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts316 GBNão

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 bitsLido por tokenTeto para um chat
Modelo de 8B4,5 GB15 tokens/s
Modelo de 14B7,9 GB9 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

  1. Apple: M1apple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
M1 para LLMs locais: memória, velocidade e o que cabe | MLX