هل DGX Spark أسرع من M3 Ultra في نماذج LLM؟

تقرأ M3 Ultra الذاكرة أسرع من DGX Spark بنحو 200% (819 مقابل 273 GB/s)، لذا تكتب أسرع بنحو 200% مع أي نموذج يتسع في كلتيهما. في اختبار llama.cpp المقيس يقرأ DGX Spark الموجّه أسرع بنحو 2.1× (3,062 مقابل 1,471 رمزًا في الثانية). تعتمد قراءة الموجّه على قدرة الحوسبة في معالج الرسوميات لا على عرض نطاق الذاكرة، وهي التي تحدّد الانتظار قبل الكلمة الأولى مع مستند طويل أو قاعدة شيفرة.

أيهما يشغّل نماذج أكبر، M3 Ultra أم DGX Spark؟

لدى M3 Ultra نحو 384 GB للنماذج، ولدى DGX Spark نحو 96 GB. يعمل 60 من 73 نموذجًا مفتوحًا شائعًا جيدًا على M3 Ultra، و39 على DGX Spark.

هل يعمل MLX Node على DGX Spark؟

لا. يعمل MLX Node وMLX Harness على أجهزة Mac بمعالجات Apple Silicon فقط، عبر إطار MLX من Apple.

M3 Ultra مقابل DGX Spark لنماذج LLM: الذاكرة والسرعة وأيهما تشتري

جنبًا إلى جنب

	M3 Ultra	DGX Spark
ما هو	Mac Studio (2025)	حاسوب صغير متكامل
سعات الذاكرة	96, 256, 512 GB	128 GB
عرض نطاق الذاكرة	819 GB/s	273 GB/s
للنماذج، بحد أقصى	نحو 384 GB	نحو 96 GB
نماذج تعمل جيدًا	60 من 73	39 من 73
مقيس: الكتابة	92 tok/s	57 tok/s
مقيس: قراءة الموجّه	1,471 tok/s	3,062 tok/s

الصفوف المقيسة: أسرع نتيجة لكل جهاز في اختبارات llama.cpp العامة مع Llama 2 7B Q4_0، عند كتابة 128 رمزًا (tg128) وقراءة موجّه من 512 رمزًا (pp512)، بالرموز في الثانية. عمل Mac عبر Metal، وDGX Spark عبر CUDA. نتائج Apple Silicon · نتائج DGX Spark للنماذج نحسب نحو 75% من الذاكرة في الجهازين، وهي القيمة الافتراضية في macOS، لأن DGX Spark أيضًا يتشارك ذاكرة واحدة بين المعالج وGPU. أمّا ما يمكن لمعالج الرسوميات فيه استخدامه فعلًا فيتوقف على نظام التشغيل والإعدادات.

أين يتفوّق كلٌّ منهما

سرعة الكتابة. تقرأ M3 Ultra الذاكرة أسرع من DGX Spark بنحو 200% (819 مقابل 273 GB/s)، لذا تكتب أسرع بنحو 200% مع أي نموذج يتسع في كلتيهما.
حجم النموذج. لدى M3 Ultra نحو 384 GB للنماذج، ولدى DGX Spark نحو 96 GB. يعمل 60 من 73 نموذجًا مفتوحًا شائعًا جيدًا على M3 Ultra، و39 على DGX Spark.
قراءة الموجّهات الطويلة. في اختبار llama.cpp المقيس يقرأ DGX Spark الموجّه أسرع بنحو 2.1× (3,062 مقابل 1,471 رمزًا في الثانية). تعتمد قراءة الموجّه على قدرة الحوسبة في معالج الرسوميات لا على عرض نطاق الذاكرة، وهي التي تحدّد الانتظار قبل الكلمة الأولى مع مستند طويل أو قاعدة شيفرة.
البرمجيات. يعمل DGX Spark مع CUDA من NVIDIA، التي تدعمها معظم برمجيات الذكاء الاصطناعي أولًا، ومنها شيفرات التدريب وكثير من أدوات الصور والفيديو. أمّا على Mac فتُشغَّل النماذج عبر MLX أو واجهة Metal في llama.cpp أو واجهة MPS في PyTorch.
ما حوله. كلاهما حاسوب متكامل يحفظ النموذج في ذاكرة واحدة يتشاركها المعالج ومعالج الرسوميات.
Mac. وهو أيضًا حاسوب للاستخدام اليومي، ويشغّل MLX Harness وMLX Node المصمّمين لـ Apple Silicon.

السرعة مع النماذج الشائعة

توكنات في الثانية لمحادثة واحدة، لكل شريحة بأكبر سعة ذاكرة لها (512 GB و 128 GB)، مع أفضل إصدار من النموذج يتسع فيها.

النموذج	M3 Ultra	DGX Spark
Llama 3.1 8B Instruct8B	43–77 8 بت	14–26 8 بت
gpt-oss-20b21B · 3.6B نشطة	194–345 4.25 بت أصلية	65–115 4.25 بت أصلية
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B نشطة	115–205 8 بت	38–68 8 بت
Qwen3.8 27B27B	13–23 8 بت	4–8 8 بت
Llama 3.3 70B Instruct70B	5–9 8 بت	2–3 8 بت
gpt-oss-120b117B · 5.1B نشطة	137–243 4.25 بت أصلية	45–81 4.25 بت أصلية
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B نشطة	35–62 8 بت	22–39 4 بت
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B نشطة	27–47 8 بت	30–53 2 بت جودة أقل

أسئلة

هل DGX Spark أسرع من M3 Ultra في نماذج LLM؟: تقرأ M3 Ultra الذاكرة أسرع من DGX Spark بنحو 200% (819 مقابل 273 GB/s)، لذا تكتب أسرع بنحو 200% مع أي نموذج يتسع في كلتيهما. في اختبار llama.cpp المقيس يقرأ DGX Spark الموجّه أسرع بنحو 2.1× (3,062 مقابل 1,471 رمزًا في الثانية). تعتمد قراءة الموجّه على قدرة الحوسبة في معالج الرسوميات لا على عرض نطاق الذاكرة، وهي التي تحدّد الانتظار قبل الكلمة الأولى مع مستند طويل أو قاعدة شيفرة.
أيهما يشغّل نماذج أكبر، M3 Ultra أم DGX Spark؟: لدى M3 Ultra نحو 384 GB للنماذج، ولدى DGX Spark نحو 96 GB. يعمل 60 من 73 نموذجًا مفتوحًا شائعًا جيدًا على M3 Ultra، و39 على DGX Spark.
هل يعمل MLX Node على DGX Spark؟: لا. يعمل MLX Node وMLX Harness على أجهزة Mac بمعالجات Apple Silicon فقط، عبر إطار MLX من Apple.

مقارنات أخرى

شريحة M3 Ultra للذكاء الاصطناعي المحلي · قارن كل النماذج · أفضل Mac لنماذج اللغة المحلية

كيف حسبنا ذلك

الذاكرة: معاملات النموذج بدقة 8 أو 6 أو 4 أو 3 أو 2 بت لكل وزن، إضافة إلى مقاييس المجموعات في MLX (نصف بت لكل وزن)، أو صيغته الأصلية، مع مساحة للسياق فوق ذلك. افتراضيًا، يسمح macOS لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% من الذاكرة الموحّدة. السرعة: عرض نطاق الذاكرة مقسومًا على البايتات المقروءة لكل توكن هو الحد الأقصى لمحادثة واحدة؛ وفي اختبارات الأداء العلنية لـ llama.cpp على Apple Silicon تبلغ التشغيلات الفعلية نحو 45% إلى 80% منه، وهو النطاق المعروض. هذه تقديرات، لا قياسات: قِس جهاز Mac الخاص بك على MLX Bench. أرقام النماذج من البطاقة الرسمية لكل نموذج، وأرقام الشرائح من المواصفات التقنية لـ Apple. آخر تحقق: 2026-10-19. البيانات نفسها في mlx.app/compare.

بيانات DGX Spark: NVIDIA: DGX Spark (specs).