因为现在 M1Max64G8T 也才 2w 左右,确实香

1 ETCartman Jun 30, 2024 via iPhone 有点慢:( |
2 cJ8SxGOWRH0LSelC Jun 30, 2024 M1 过时了, 买新不买旧 |
3 seanzxx Jun 30, 2024 via iPhone 要真的用来跑 AI ,m1 的 NPU 太老了,m1 max 的算力也只有 m4 的三分之一,应该等等 m4 max 的 MacBook Pro |
4 Theigrams Jul 1, 2024 > With this set of optimizations, on iPhone 15 Pro we are able to reach time-to-first-token latency of about 0.6 millisecond per prompt token, and a generation rate of 30 tokens per second. 苹果的端侧模型才 3B ,M1 随便跑无压力 |
5 rainbowmolly Jul 1, 2024 iphone 上可以跑 m1max 跑不了这个听起来不太可能吧 |
6 dilidilid Jul 1, 2024 你说的端侧大模型是指啥?如果是指苹果自家上的模型的话肯定够用,如果是 SOTA 的开源大模型,就算能跑也快不了,哪怕是最新的 M3 Max 也就那么回事,不要有太高期待 |
7 vincentchyu Jul 2, 2024 @seanzxx 哈?你这个数据是咋来的?不能张口就来吧你要说 m1max 距离 m4max 差很远,但 m1max 打 m4 是无压力的,根本就不在一个纬度 |
8 seanzxx Jul 2, 2024 @a66243766 看 Spec 呀,算了,刚好手上有设备,用 GeekBench ML 跑个分。 设备: 1. MacBook Pro 2021, M1 Max, 64GB 2. iPad16,5, M4, 16GB 3. iPad 14,8, M2, 8GB 软件版本: 1. Geekbench ML 0.6.0 for macOS AArch64 2. Geekbench ML 0.6.0 for iOS AArch64 分数 (Core ML Neural Engine Inference Score): 1. M1 Max: 8572 2. M4: 10219 3. M2: 7971 链接: 1. https://browser.geekbench.com/ml/v0/inference/402657 2. https://browser.geekbench.com/ml/v0/inference/402661 3. https://browser.geekbench.com/ml/v0/inference/402663 |