ساتھ ساتھ
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| میموری سائز | 8, 16 GB | 8, 16, 24 GB |
| میموری بینڈوڈتھ | 68 GB/s | 100 GB/s |
| ماڈلز کے لیے، زیادہ سے زیادہ | تقریباً 12 GB | تقریباً 18 GB |
| اچھا چلنے والے ماڈلز | 73 میں سے 14 | 73 میں سے 20 |
| MLX سیٹ کلاس | Core | Core |
| کن میں ملتی ہے | 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) |
مقبول ماڈلز کے ساتھ رفتار
ایک گفتگو کے لیے فی سیکنڈ ٹوکن، ہر چپ اپنے سب سے بڑے میموری سائز پر (16 GB اور 24 GB)، ماڈل کے اس بہترین ورژن کے ساتھ جو سماتا ہے۔
| ماڈل | M1 | M2 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 4–6 8-bit | 10–18 4-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال | 19–34 3-bit کم معیار | 24–42 اصل 4.25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال | 34–60 2-bit کم معیار | 35–62 3-bit کم معیار |
| Qwen3.8 27B27B | 4–6 2-bit کم معیار | 3–5 4-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | بہت بڑا | بہت بڑا |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
سوالات
- کیا LLMs کے لیے M2، M1 سے تیز ہے؟
- M2 میموری کو M1 سے تقریباً 47% تیز پڑھتا ہے (100 بمقابلہ 68 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 47% تیز لکھتا ہے۔ لمبا پرامپٹ پڑھنا البتہ GPU کمپیوٹ پر منحصر ہے، جو اس موازنے میں شامل نہیں۔
- بڑے ماڈلز کون چلا سکتا ہے، M1 یا M2؟
- M2: M2 میں 24 GB تک میموری ملتی ہے، M1 میں 16 GB تک۔ اپنے سب سے بڑے سائز پر یہ 73 اوپن ماڈلز میں سے 20 اچھے چلاتا ہے، جبکہ دوسرا 14۔
مزید موازنے
لوکل AI کے لیے M1 · لوکل AI کے لیے M2 · ہر ماڈل کا موازنہ کریں · لوکل LLMs کے لیے بہترین Mac
یہ کیسے نکالا گیا
میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔