M2 เร็วกว่า M1 สำหรับ LLM ไหม

M2 อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M1 ราว 47% (100 เทียบกับ 68 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 47% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M1 หรือ M2 รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M2: M2 มีหน่วยความจำได้สูงสุด 24 GB ส่วน M1 ได้ถึง 16 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 20 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 14

M1 vs M2 สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M1	M2
ขนาดหน่วยความจำ	8, 16 GB	8, 16, 24 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	68 GB/s	100 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 12 GB	ราว 18 GB
โมเดลที่รันได้ดี	14 จาก 73	20 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Core	Core
มีใน	MacBook Air (M1, 2020), MacBook Pro (13-inch, M1, 2020), Mac mini (M1, 2020), iMac (24-inch, M1, 2021)	MacBook Air (M2, 2022), MacBook Pro (13-inch, M2, 2022), MacBook Air (15-inch, M2, 2023), Mac mini (2023)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (16 GB และ 24 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M1	M2
Llama 3.1 8B Instruct8B	4–6 8 บิต	10–18 4 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	19–34 3 บิต คุณภาพต่ำลง	24–42 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	34–60 2 บิต คุณภาพต่ำลง	35–62 3 บิต คุณภาพต่ำลง
Qwen3.8 27B27B	4–6 2 บิต คุณภาพต่ำลง	3–5 4 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป

คำถาม

M2 เร็วกว่า M1 สำหรับ LLM ไหม: M2 อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M1 ราว 47% (100 เทียบกับ 68 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 47% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M1 หรือ M2 รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M2: M2 มีหน่วยความจำได้สูงสุด 24 GB ส่วน M1 ได้ถึง 16 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 20 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 14

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M1 สำหรับ AI บนเครื่อง · M2 สำหรับ AI บนเครื่อง · เปรียบเทียบทุกโมเดล · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง

วิธีคำนวณ

หน่วยความจำ: พารามิเตอร์ของโมเดลที่ 8, 6, 4, 3 หรือ 2 บิตต่อค่าน้ำหนัก บวกสเกลแบบกลุ่มของ MLX (ครึ่งบิตต่อค่าน้ำหนัก) หรือตามรูปแบบเนทีฟของโมเดล แล้วเผื่อที่สำหรับบริบท โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้หน่วยความจำแบบรวมได้ราว 75% ความเร็ว: แบนด์วิดท์หน่วยความจำหารด้วยจำนวนไบต์ที่อ่านต่อโทเค็น คือเพดานสำหรับหนึ่งบทสนทนา ในผลทดสอบ Apple Silicon แบบสาธารณะของ llama.cpp การรันจริงทำได้ราว 45% ถึง 80% ของเพดานนี้ ซึ่งเป็นช่วงที่แสดงไว้ ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณ ไม่ใช่ค่าที่วัดจริง วัด Mac ของคุณเองได้ที่ MLX Bench ตัวเลขโมเดลมาจากการ์ดโมเดลทางการของแต่ละโมเดล ตัวเลขชิปมาจากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ตรวจสอบเมื่อ 2026-10-19 ใช้ข้อมูลเดียวกับ mlx.app/compare