Чип M2 для локального ШІ.

Чип M2 має до 24 GB об’єднаної пам’яті зі швидкістю читання до 100 GB/s. Ось що це означає для запуску мовних моделей на Mac із цим чипом — за розрахунками на основі даних самої Apple.

1Характеристики, важливі для ШІ

Об’єднана пам’ять24 GB
Пропускна здатність пам’яті100 GB/s
Встановлюється вMacBook Air (2022, 2023), 13-inch MacBook Pro (2022), Mac mini (2023)
Виділене місце для ньогоМісце Core: добуває до 20 MLX на день

2Які моделі вмістяться

При 4 бітах на вагу моделі потрібно трохи більше пів гігабайта на мільярд параметрів, плюс місце для контексту й macOS. Маючи 24 GB, чип M2 без проблем вміщує моделі приблизно до 32 млрд параметрів.

Модель (4 біти)Потрібно пам’ятіВміститься на M2
Модель 8B4,5 GBТак
Модель 14B7,9 GBТак
Модель 32B18 GBТак
Модель 70B39,4 GBНі
gpt-oss-120b, суміш експертів (MoE)65 GBНі
Qwen3.5-397B-A17B, суміш експертів (MoE)223,3 GBНі
DeepSeek-V4.1-Flash, суміш експертів (MoE)316 GBНі

3Наскільки швидко

Генерація тексту впирається в пропускну здатність пам’яті: для кожного нового токена активні ваги моделі читаються один раз. Поділивши 100 GB/s чипа M2 на обсяг, що читається за токен, отримуємо стелю нижче. Реальні запуски зазвичай досягають приблизно 45–80% від неї (тести llama.cpp).

Модель (4 біти)Читання на токенСтеля для одного чату
Модель 8B4,5 GB22 токенів/с
Модель 14B7,9 GB13 токенів/с
Модель 32B18 GB6 токенів/с

5Порівняння з іншими чипами

6Запитання

Чи потягне M2 модель 70B?
Із запасом — ні. Моделі 70B при 4 бітах потрібно близько 40 GB, а чип M2 має щонайбільше 24 GB. Добре вміщуються моделі приблизно до 32B параметрів.
Скільки токенів за секунду видає M2?
Для моделі 8B при 4 бітах стеля — близько 22 токенів/с, а реальні запуски досягають приблизно від половини до чотирьох п’ятих від неї. Більші моделі пропорційно повільніші.
Чи підходить M2 для ШІ?
Для локального запуску моделей найважливіші пам’ять і пропускна здатність. Чип M2 має до 24 GB при 100 GB/s — цього вистачає для моделей приблизно до 32 млрд параметрів. Крім того, Mac із цим чипом може заробляти, виконуючи завдання ШІ для MLX Network у MLX Node.

Джерела

  1. Apple: M2apple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
M2 для локальних LLM: пам’ять, швидкість і моделі | MLX