Бок о бок
| M1 Pro | M1 Max | |
|---|---|---|
| Объемы памяти | 16, 32 ГБ | 32, 64 ГБ |
| Пропускная способность памяти | 200 ГБ/с | 400 ГБ/с |
| Для моделей, максимум | около 24 ГБ | около 48 ГБ |
| Хорошо работающие модели | 30 из 73 | 39 из 73 |
| Класс места MLX | Pro | Pro |
| Встречается в | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021) | MacBook Pro (14-inch, 2021), MacBook Pro (16-inch, 2021), Mac Studio (2022) |
Скорость с популярными моделями
Токенов в секунду для одного диалога, каждый чип с максимальной памятью (32 ГБ и 64 ГБ), с лучшей версией модели, которая помещается.
| Модель | M1 Pro | M1 Max |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 8 бит | 21–38 8 бит |
| gpt-oss-20b21B · активных: 3,6B | 47–84 нативные 4,25 бит | 95–168 нативные 4,25 бит |
| Qwen3.6 35B A3B35B · активных: 3B | 53–94 4 бит | 56–100 8 бит |
| Qwen3.8 27B27B | 4–7 6 бит | 12–21 4 бит |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 2 бит ниже качество | 5–8 4 бит |
| gpt-oss-120b117B · активных: 5,1B | слишком большая | 113–200 2 бит ниже качество |
| Qwen3.5 122B A10B122B · активных: 10B | слишком большая | 58–103 2 бит ниже качество |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · активных: 13B | слишком большая | слишком большая |
Вопросы
- M1 Max быстрее, чем M1 Pro, для LLM?
- M1 Max читает память примерно на 100% быстрее, чем M1 Pro (400 против 200 ГБ/с), поэтому с любой моделью, которая помещается в оба, генерирует примерно на 100% быстрее. Обработка длинного запроса зависит от вычислительной мощности GPU, а ее это сравнение не учитывает.
- Какой запускает модели крупнее: M1 Pro или M1 Max?
- M1 Max: M1 Max поддерживает до 64 ГБ памяти, M1 Pro — до 32 ГБ. С максимальной памятью он хорошо запускает 39 из 73 открытых моделей против 30.
Другие сравнения
- M1 vs M1 Pro
- M1 Pro vs M2 Pro
- M1 Pro vs M4 Pro
- M1 Max vs M1 Ultra
- M1 Max vs M2 Max
- M1 Max vs M4 Max
- M1 Max vs M5 Max
M1 Pro для локального ИИ · M1 Max для локального ИИ · Сравнить все модели · Лучший Mac для локальных LLM
Как это рассчитано
Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.