Lado a lado
| M2 | M2 Pro | |
|---|---|---|
| Tamanhos de memória | 8, 16, 24 GB | 16, 32 GB |
| Largura de banda da memória | 100 GB/s | 200 GB/s |
| Para modelos, no máximo | cerca de 18 GB | cerca de 24 GB |
| Modelos que rodam bem | 20 de 73 | 30 de 73 |
| Classe de vaga MLX | Core | Pro |
| Presente em | MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023) | MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023) |
Velocidade com modelos populares
Tokens por segundo em uma conversa, cada chip com o seu maior tamanho de memória (24 GB e 32 GB), com a melhor versão do modelo que cabe.
| Modelo | M2 | M2 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 10–18 4 bits | 11–19 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B ativos | 24–42 4,25 bits nativo | 47–84 4,25 bits nativo |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ativos | 35–62 3 bits qualidade menor | 53–94 4 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 3–5 4 bits | 4–7 6 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | grande demais | 4–7 2 bits qualidade menor |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B ativos | grande demais | grande demais |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B ativos | grande demais | grande demais |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B ativos | grande demais | grande demais |
Perguntas
- O M2 Pro é mais rápido que o M2 para LLMs?
- O M2 Pro lê a memória cerca de 100% mais rápido que o M2 (200 contra 100 GB/s), então escreve cerca de 100% mais rápido com qualquer modelo que caiba nos dois. Ler um prompt longo já depende do poder de computação da GPU, que esta comparação não cobre.
- Qual roda modelos maiores, o M2 ou o M2 Pro?
- O M2 Pro: O M2 Pro vai até 32 GB de memória; o M2, até 24 GB. No maior tamanho, ele roda bem 30 de 73 modelos abertos, contra 20.
Mais comparações
O M2 para IA local · O M2 Pro para IA local · Compare todos os modelos · O melhor Mac para LLMs locais
Como é calculado
Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.