M2 Max เร็วกว่า M2 Pro สำหรับ LLM ไหม

M2 Max อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M2 Pro ราว 100% (400 เทียบกับ 200 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 100% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M2 Pro หรือ M2 Max รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M2 Max: M2 Max มีหน่วยความจำได้สูงสุด 96 GB ส่วน M2 Pro ได้ถึง 32 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 43 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 30

M2 Pro vs M2 Max สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M2 Pro	M2 Max
ขนาดหน่วยความจำ	16, 32 GB	32, 64, 96 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	200 GB/s	400 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 24 GB	ราว 72 GB
โมเดลที่รันได้ดี	30 จาก 73	43 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Pro	Pro
มีใน	MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac mini (2023)	MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac Studio (2023)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (32 GB และ 96 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M2 Pro	M2 Max
Llama 3.1 8B Instruct8B	11–19 8 บิต	21–38 8 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	47–84 4.25 บิตแบบเนทีฟ	95–168 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	53–94 4 บิต	56–100 8 บิต
Qwen3.8 27B27B	4–7 6 บิต	12–21 4 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	4–7 2 บิต คุณภาพต่ำลง	3–6 6 บิต
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	ใหญ่เกินไป	67–119 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	ใหญ่เกินไป	41–73 3 บิต คุณภาพต่ำลง
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป

คำถาม

M2 Max เร็วกว่า M2 Pro สำหรับ LLM ไหม: M2 Max อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M2 Pro ราว 100% (400 เทียบกับ 200 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 100% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M2 Pro หรือ M2 Max รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M2 Max: M2 Max มีหน่วยความจำได้สูงสุด 96 GB ส่วน M2 Pro ได้ถึง 32 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 43 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 30

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M2 Pro สำหรับ AI บนเครื่อง · M2 Max 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