Apple M2 Pro do lokalnych LLM
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Z 32 GB przy 200 GB/s M2 Pro uruchamia 118 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K. Największy, który się mieści, to Qwen 3 32B (~22.8 GB), a najlepszy wybór to Laguna XS 2.1 33B-A3B przy 18–37 tok/s.
Do 32 GB pamięci zunifikowanej. Wygodnie obsługuje modele 14B w Q4. Znakomity czas pracy na baterii — zadania AI przy poborze poniżej 30W dla całego systemu.
Modele, które działają na M2 Pro
Q4_K_M, kontekst 8K, 24 GB do wykorzystania. Uszeregowane według jakości i szybkości.
| Model | Pamięć · znacznik = 24 GB | VRAM | Szybkość |
|---|---|---|---|
| Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1 | 20.7 GB | 18–37 tok/s | |
| Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0 | 20.1 GB | 9.4–19 tok/s | |
| Nemotron-Cascade 2 30B-A3B Nemotron Cascade 2 | 19.9 GB | 17–35 tok/s | |
| Qwen 3 30B-A3B (MoE) Qwen 3 | 20 GB | 23–47 tok/s | |
| Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE) Qwen3-Coder | 20 GB | 23–47 tok/s | |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B GLM-4.7 / GLM-Z1 | 18.9 GB | 18–38 tok/s | |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Nemotron 3 Nano Omni | 18.9 GB | 18–38 tok/s | |
| North Mini Code 1.0 30B-A3B North Mini Code | 18.9 GB | 18–38 tok/s | |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B Nemotron 3.5 | 18.9 GB | 18–38 tok/s | |
| Trinity Mini Trinity | 16.9 GB | 31–65 tok/s | |
| Gemma 4 26B-A4B Gemma 4 | 16.5 GB | 16–33 tok/s | |
| LFM2.5-24B-A2B LFM2.5 | 15.5 GB | 36–75 tok/s |
Kup kartę lub wynajmij tyle samo pamięci
Kup kartę albo wynajmij na godziny GPU z taką samą pamięcią, by najpierw wypróbować modele.
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Szybkość na tle innych GPU
Llama 3.1 8B, Q4_K_M. Szacowane zakresy. Jak to liczymy
Specyfikacja
Specyfikację zaktualizowano 2026-09-29.
- Pamięć
- 32 GB
- Przepustowość pamięci
- 200 GB/s
- Architektura
- ARM, 5nm TSMC
- Seria
- Apple Silicon
- Pobór mocy
- 30 W
- Rok premiery
- 2023
- Dostępne dla modeli
- 24 GB (~75% pamięci zunifikowanej)
Podobne GPU
Najczęstsze pytania
Czy Apple M2 Pro uruchomi lokalne LLM?
Tak. Z 32 GB (24 GB dostępne dla modelu) uruchamia 118 modeli z katalogu przy Q4_K_M i kontekście 8K; największy to Qwen 3 32B, potrzebuje około 22.8 GB.
Jak szybki jest Apple M2 Pro w inferencji AI?
Szacujemy, że uruchamia Llama 3.1 8B z szybkością 13–26 tok/s przy Q4_K_M. Llama 3.3 70B się nie mieści: potrzebuje około 44 GB, a dostępne jest 24 GB. To szacunki z modelu przepustowości pamięci, nie pomiary; wzór jest na stronie metodologii.
Jakie LLM uruchomię na 32 GB?
Wśród najlepszych, które się mieszczą: Laguna XS 2.1 33B-A3B, Granite 4.0 Small-H 32B-A9B, Nemotron-Cascade 2 30B-A3B, Qwen 3 30B-A3B (MoE), Qwen3-Coder 30B-A3B (MoE). Najszybszy start to Ollama: ollama run qwen3:14b.
Co dalej
Czy uruchomię to na M2 Pro?
Więcej o tej karcie
Narzędzia