لوکل AI کے لیے M2 چپ۔

M2 چپ میں 24 GB تک یونیفائیڈ میموری ہے، جسے 100 GB/s تک کی رفتار سے پڑھا جاتا ہے۔ یہاں Apple کے اپنے اعداد و شمار سے حساب لگا کر بتایا گیا ہے کہ اس چپ والے Mac پر لینگویج ماڈلز چلانے کے لیے اس کا کیا مطلب ہے۔

1AI کے لیے اہم اسپیکس

یونیفائیڈ میموری24 GB
میموری بینڈوڈتھ100 GB/s
ان Mac میںMacBook Air (2022, 2023), 13-inch MacBook Pro (2022), Mac mini (2023)
اس کے لیے مخصوص سیٹCore سیٹ: روزانہ 20 MLX تک مائن کرتی ہے

2کون سے ماڈل سماتے ہیں

4 بٹ فی ویٹ پر ایک ماڈل کو فی ارب پیرامیٹر آدھے گیگابائٹ سے تھوڑی زیادہ میموری چاہیے، ساتھ میں کانٹیکسٹ اور macOS کے لیے جگہ۔ 24 GB کے ساتھ M2 چپ تقریباً 32 ارب پیرامیٹر تک کے ماڈل آرام سے سنبھال لیتی ہے۔

4 بٹ پر ماڈلدرکار میموریM2 پر سماتا ہے
8B ماڈل4.5 GBہاں
14B ماڈل7.9 GBہاں
32B ماڈل18 GBہاں
70B ماڈل39.4 GBنہیں
gpt-oss-120b، MoE (ماہرین کا مرکب)65 GBنہیں
Qwen3.5-397B-A17B، MoE (ماہرین کا مرکب)223.3 GBنہیں
DeepSeek-V4.1-Flash، MoE (ماہرین کا مرکب)316 GBنہیں

3رفتار کتنی ملتی ہے

متن لکھنے کی حد میموری بینڈوڈتھ ہے: ہر نئے ٹوکن کے لیے ماڈل کے فعال ویٹس ایک بار پڑھے جاتے ہیں۔ M2 کی 100 GB/s بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کرنے پر نیچے دی گئی حد ملتی ہے۔ اصل رنز عموماً اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں (llama.cpp بینچ مارکس)۔

4 بٹ پر ماڈلفی ٹوکن پڑھا جانے والا ڈیٹاایک چیٹ کی حد
8B ماڈل4.5 GB22 ٹوکن/سیکنڈ
14B ماڈل7.9 GB13 ٹوکن/سیکنڈ
32B ماڈل18 GB6 ٹوکن/سیکنڈ

5دوسری چپس سے موازنہ

6سوالات

کیا M2 پر 70B ماڈل چل سکتا ہے؟
آرام سے نہیں۔ 4 بٹ پر 70B ماڈل کو تقریباً 40 GB چاہیے، اور M2 میں زیادہ سے زیادہ 24 GB ہے۔ تقریباً 32B پیرامیٹر تک کے ماڈل اچھی طرح سماتے ہیں۔
M2 پر فی سیکنڈ کتنے ٹوکن ملتے ہیں؟
4 بٹ پر 8B ماڈل کے لیے حد تقریباً 22 ٹوکن فی سیکنڈ ہے، اور اصل رنز اس کے تقریباً آدھے سے چار پانچویں حصے تک پہنچتے ہیں۔ بڑے ماڈل اسی تناسب سے سست ہوتے ہیں۔
کیا M2 چپ AI کے لیے اچھی ہے؟
ماڈلز لوکل چلانے کے لیے میموری اور بینڈوڈتھ سب سے اہم ہیں۔ M2 چپ میں 100 GB/s پر 24 GB تک میموری ہے، جو تقریباً 32 ارب پیرامیٹر تک کے ماڈلز کے لیے کافی ہے۔ اس چپ والا Mac، MLX Node کے ذریعے MLX Network کے AI کام چلا کر کما بھی سکتا ہے۔

ذرائع

  1. Apple: M2apple.com
  2. llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com
لوکل LLM کے لیے M2: میموری، رفتار اور ماڈلز | MLX