M2 Max có nhanh hơn M2 Pro cho LLM không?

M2 Max đọc bộ nhớ nhanh hơn M2 Pro khoảng 100% (400 so với 200 GB/s), nên viết nhanh hơn khoảng 100% với mọi mô hình vừa cả hai. Việc đọc một prompt dài lại phụ thuộc vào sức tính toán của GPU, điều mà phép so sánh này không đề cập.

M2 Pro hay M2 Max chạy được mô hình lớn hơn?

M2 Max: M2 Max có tới 96 GB bộ nhớ, M2 Pro tới 32 GB. Ở cấu hình lớn nhất, nó chạy tốt 43 trên 73 mô hình mở, so với 30.

M2 Pro vs M2 Max cho LLM: bộ nhớ, tốc độ, nên mua máy nào

Cạnh nhau

	M2 Pro	M2 Max
Dung lượng bộ nhớ	16, 32 GB	32, 64, 96 GB
Băng thông bộ nhớ	200 GB/s	400 GB/s
Cho mô hình, tối đa	khoảng 24 GB	khoảng 72 GB
Mô hình chạy tốt	30 trên 73	43 trên 73
Hạng ghế MLX	Pro	Pro
Có trên	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)

Tốc độ với các mô hình phổ biến

Token mỗi giây cho một cuộc trò chuyện, mỗi chip ở dung lượng bộ nhớ lớn nhất (32 GB và 96 GB), với phiên bản tốt nhất của mô hình vừa với máy.

Mô hình	M2 Pro	M2 Max
Llama 3.1 8B Instruct8B	11–19 8-bit	21–38 8-bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B hoạt động	47–84 4,25-bit gốc	95–168 4,25-bit gốc
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B hoạt động	53–94 4-bit	56–100 8-bit
Qwen3.8 27B27B	4–7 6-bit	12–21 4-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	4–7 2-bit chất lượng thấp hơn	3–6 6-bit
gpt-oss-120b117B · 5,1B hoạt động	quá lớn	67–119 4,25-bit gốc
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B hoạt động	quá lớn	41–73 3-bit chất lượng thấp hơn
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B hoạt động	quá lớn	quá lớn

Câu hỏi

M2 Max có nhanh hơn M2 Pro cho LLM không?: M2 Max đọc bộ nhớ nhanh hơn M2 Pro khoảng 100% (400 so với 200 GB/s), nên viết nhanh hơn khoảng 100% với mọi mô hình vừa cả hai. Việc đọc một prompt dài lại phụ thuộc vào sức tính toán của GPU, điều mà phép so sánh này không đề cập.
M2 Pro hay M2 Max chạy được mô hình lớn hơn?: M2 Max: M2 Max có tới 96 GB bộ nhớ, M2 Pro tới 32 GB. Ở cấu hình lớn nhất, nó chạy tốt 43 trên 73 mô hình mở, so với 30.

Thêm so sánh

M2 Pro cho AI cục bộ · M2 Max cho AI cục bộ · So sánh mọi mô hình · Mac tốt nhất cho LLM cục bộ

Cách tính

Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.