Apple M2 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 24 GB、100 GB/s 带宽，M2 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 106 个模型。能放下的最大模型是 Ternary Bonsai 2 27B（约 17.6 GB），首选是 LFM2.5-24B-A2B，速度 20–41 tok/s。
Up to 24 GB unified memory at 100 GB/s. Comfortably fits 7–8B models at Q4 with room for the OS. Common in the MacBook Air and Mac mini.
可在 M2 上运行的模型
Q4_K_M，8K 上下文，可用 18 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 18 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| LFM2.5-24B-A2B LFM2.5 | 15.5 GB | 20–41 tok/s | |
| GPT-OSS 20B GPT-OSS | 13.6 GB | 14–29 tok/s | |
| Mellum2.1 12B Thinking Mellum2.1 | 9 GB | 20–41 tok/s | |
| Gemma 3n E2B Gemma 3n | 4.1 GB | 15–32 tok/s | |
| LFM2.5-8B-A1B LFM2.5 | 5.8 GB | 16–33 tok/s | |
| Trinity Mini Trinity | 16.9 GB | 17–35 tok/s | |
| Ternary Bonsai 2 4B Ternary Bonsai 2 | 3.6 GB | 12–25 tok/s | |
| Gemma 4 26B-A4B Gemma 4 | 17 GB | 12–24 tok/s | |
| Gemma 3n E4B Gemma 3n | 5.5 GB | 9.8–20 tok/s | |
| Bielik 4.5B v3.0 Instruct Bielik | 4.2 GB | 10–21 tok/s | |
| Llama 3.2 1B Instruct Llama 3.2 Family | 1.8 GB | 30–63 tok/s | |
| Llama 3.2 3B Instruct Llama 3.2 Family | 3.7 GB | 12–24 tok/s |
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-07-12。
- 显存
- 24 GB
- 内存带宽
- 100 GB/s
- 架构
- ARM, 5nm TSMC
- 系列
- Apple Silicon
- 整卡功耗
- 20 W
- 发布年份
- 2022
- 模型可用
- 18 GB（约为统一内存的 75%）
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常见问题
Apple M2 能运行本地大模型吗？
可以。它有 24 GB（模型可用 18 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 106 个模型；最大的是 Ternary Bonsai 2 27B，约需 17.6 GB。
Apple M2 的 AI 推理速度有多快？
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 6.4–13 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 18 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。
24 GB 能运行哪些大模型？
能放下的最佳模型包括：LFM2.5-24B-A2B、GPT-OSS 20B、Mellum2.1 12B Thinking、Gemma 3n E2B、LFM2.5-8B-A1B。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.2:3b。