圖文開箱／15吋M2版MacBook Air跑AI程式 可以比M1版快多少？

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我们特别想试试看 M2 的 8 核心 CPU、10 核心 GPU 加上 16 核心神经网路引擎，在跑 AI 的效能到底如何？所以拿 M1 来超级比一比了！

INSIDE 曾在去年 8 月开箱试用过 13.3 吋的 M2 MacBook Air，这次我们则是试用 WWDC 2023 期间所公布的 15.3 吋 M2 MacBook Air（8GB）。15 吋 M2 MacBook Air 一共有金色、银色、太空灰、蓝色等 4 种颜色供配选，其最大特色是除了跟 13.3 吋 一样轻薄，机身厚度 11.5mm 之外却配有 15.3 吋的大萤幕。

15.3 吋 M2 MacBook Air 规格

Photo Credit: INSIDE/Chris摄影▲拿 15.3 吋 M2 MacBook Air（左），跟笔者的 13 吋 M1 MacBook Pro（右）做尺寸比较。

Photo Credit: INSIDE/Chris摄影▲原厂附的 35W 电源转接器，但也可选购 67W 的。

首先下最直球的使用结论：15.3 吋 M2 MacBook Air 跟 13.3 吋相比，用起来跟对眼睛更舒适、散热相对更佳（因为金属机身变大），而且声音表现也更立体（毕竟扬声器从 4 颗多增到 6 颗）。但除了这些物理因素以外，15 吋跟 13 吋的使用体验只有微小差异，毕竟从最重要的核心晶片（10 核心 GPU 版）、电源规格乃至 3.5 耳机孔等主要配置都一样，电池从 52.6 增加到 66.5 Wh 也是为了保持同样的使用时间。

Photo Credit: INSIDE/Chris摄影▲机身厚度跟 13 吋一样只有 11.5mm。

那至于上述的微小体验是什么呢？首先是 13.3 吋 M2 MacBook Air 萤幕因边界缩窄而比 M1 更大一些，但也因为窄边框，首次多了跟 iPhone 一样被俗称为「浏海」的前镜头设计，这点有人喜欢、有人讨厌见仁见智，但浏海面积在 15.3 吋 上占比更小，所以更没有存在感，实际使用上也更容易就忽略。

Photo Credit: INSIDE/Chris摄影▲笔者认为 15 吋 可以更完整撑托手掌根部， 长时间工作下来更舒适。

再来就是「手感」，这一点就更个人一些，笔者平常使用的设备是 2020 13 吋 M1 MacBook Pro，不过笔者的手掌大小偏大且厚，放在 13 吋 MacBook 打字时容易摩擦到机身边缘，这让笔者平时在办公室或家里都还是搭配额外的蓝牙键盘使用才比较舒服一点。不过 15 吋 M2 MacBook Air 就能完整撑托笔者的手掌根部， 长时间工作下来更舒适。如果您是跟笔者有类似感受的读者，15 吋 M2 MacBook Air 除了有更大的萤幕之外，也能让长时间工作起来的手感更好。

当然，更大的机身代表重量更重，但就算是这样，13.3 吋 M2 MacBook Air 重量为 1.24 公斤，但 15.3 吋也只多了 270 克到 1.51 公斤，从电脑制造工艺的角度来看，这样的表现还是可以称之非常轻薄。

来试试跑 AI 表现如何！

这次在软体试用部分，我们特别想试试看 M2 的 8 核心 CPU、10 核心 GPU 加上 16 核心神经网路引擎，在跑 AI 的效能到底如何？从官方数据来看，M2 跟 M1 相比，M2 CPU 速度快上 18%、GPU 速度快 35%，因此笔者就直接拿自己平日在用的 2020 M1 MacBook Pro（16GB）来做比较。

这次笔者特别选了可以完全在 MacBook 本地端离线运行，而且是针对 M 系列晶片撰写的两款 AI，一是 INSIDE 先前介绍过的生成式绘图 AI「DiffusionBee」。DiffusionBee 使用免费 AI 工具 Liner 以及 Stable Diffusion 开源所打造，虽然精细度大概无法像使用者每日数以万计的 Midjourney AI 相比，但也算可以让人充分感觉到 AI 运算艺术的好玩之处。

二是 MacWhisper，顾名思义则是基于 OpenAI 所释出的语音辨识模型 Whisper，再特别针对 M 系列晶片撰写出的自动语音转文字 AI，中英文皆可支援，可以输出 txt、csv 甚至是影音字幕在用的 srt、vtt 的档案格式。

DiffusionBee

第一张图笔者下「Pop art style, a 25-year-old man is riding a bicycle on the beach. The weather is sunny, there are many tourists on the roadside, and some beautiful rocks can be seen in the picture.」这个 prompt，反应速度如下。

．M1/16GB：43秒．M2/8GB：29秒

可以看到 M2 MacBook Air 生成的图似乎更讨喜一点，不过「there are many tourists on the roadside」都被忽略了。没关系，这次下简单一点的 prompt「Japanese animation style, a blond woman about 20 years old is happily sitting in a French cafe, chatting with humans and drinking coffee」试试。

．M1/16GB：35秒．M2/8GB：24秒

结果不光是生成的比较快，似乎 M2 MacBook Air 反应 prompt 的生成结果更准确一些。（不过不得不说还是正版 Stable Diffusion、Midjourney 画出来的比较漂亮啊。）

MacWhisper

接着笔者用 MacWhisper 比较一下，分别使用一段全英文、一段全中文，全都是用同一台 iPhone 的语音备忘录、用相同格式录下的。

全英文 24 分钟录音，选英文/Small

．M1/16GB：2分31秒．M2/8GB：2分01秒

速度上 M2 也是快了约 30 秒，不过判别出的英文逐字稿 M1 跟 M2 有不少地方不一样，仔细比对的话，反而是 M1 略高一些些。再来试试中文录音档。

全中文 49 分钟，选中文/Base

．M1/16GB：2分28秒．M2/8GB：1分57秒

一样 M2 快了约 30 秒左右，不过这次反而是 M2 的正确率较高了。

总体来说，M2 或许是得力于更出色的 GPU，在处理 AI 软体速度效率表现都比 M1 更好上一段。随着开发者们训练模型的技术越来越进步、模型尺寸越来越小，目前使用上各种 AI 技术的软体（特别是本地端）也越来越普及，除了单纯的文书处理、看影片之外，如果您是想拿 MacBook 来处理这些 AI 赋能软体，却还想保有 Air 轻巧的特性，那这台定位有点介于「Air」跟「Pro」的 15.3 吋 M2 MacBook Air，或许会是您的好选择。

《本文作者Chris，原文刊登于合作媒体INSIDE，联合新闻网获授权转载。》