Είναι το DGX Spark πιο γρήγορο από το M5 Max για LLM;

Το M5 Max γράφει περίπου 125% πιο γρήγορα από το DGX Spark με κάθε μοντέλο που χωράει και στα δύο. Διαβάζει τη μνήμη 125% πιο γρήγορα: 614 έναντι 273 GB/s. Στη μετρημένη δοκιμή του llama.cpp και τα δύο διαβάζουν ένα prompt με περίπου τον ίδιο ρυθμό (3.220 και 3.062 tokens ανά δευτερόλεπτο).

Ποιο τρέχει μεγαλύτερα μοντέλα, το M5 Max ή το DGX Spark;

Και τα δύο έχουν περίπου 96 GB για μοντέλα. 55 από 82 δημοφιλή ανοιχτά μοντέλα τρέχουν καλά στο M5 Max, 47 στο DGX Spark.

Μπορεί το MLX Node να τρέξει στο DGX Spark;

Όχι. Το MLX Node τρέχει μόνο σε Mac με Apple Silicon.

M5 Max vs DGX Spark για LLM: μνήμη, ταχύτητα, ποιο να αγοράσετε

Δίπλα δίπλα

	M5 Max	DGX Spark
Τι είναι	MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra)	Ένας πλήρης μικρός υπολογιστής
Μεγέθη μνήμης	36, 48, 64, 128 GB	128 GB
Εύρος ζώνης μνήμης	460–614 GB/s	273 GB/s
Για μοντέλα, το πολύ	περίπου 96 GB	περίπου 96 GB
Μοντέλα που τρέχουν καλά	55 από 82	47 από 82
Μετρημένο: γραφή	120 tok/s	57 tok/s
Μετρημένο: ανάγνωση prompt	3.220 tok/s	3.062 tok/s

Γραμμές με μετρήσεις: το ταχύτερο αποτέλεσμα κάθε μηχανήματος στα δημόσια benchmarks του llama.cpp με Llama 2 7B Q4_0, γραφή 128 tokens (tg128) και ανάγνωση prompt 512 tokens (pp512), σε tokens ανά δευτερόλεπτο. Ο Mac έτρεξε με Metal, το DGX Spark με CUDA. Αποτελέσματα Apple Silicon · Αποτελέσματα DGX Spark Για τα μοντέλα υπολογίζουμε περίπου το 75% της μνήμης και στα δύο, την προεπιλογή του macOS, επειδή και το DGX Spark μοιράζεται μία ενιαία μνήμη ανάμεσα σε CPU και GPU. Πόση μπορεί πραγματικά να χρησιμοποιήσει η GPU του εξαρτάται από το λειτουργικό σύστημα και τις ρυθμίσεις του.

Πού κερδίζει το καθένα

Ταχύτητα γραφής. Το M5 Max γράφει περίπου 125% πιο γρήγορα από το DGX Spark με κάθε μοντέλο που χωράει και στα δύο. Διαβάζει τη μνήμη 125% πιο γρήγορα: 614 έναντι 273 GB/s.
Μέγεθος μοντέλου. Και τα δύο έχουν περίπου 96 GB για μοντέλα. 55 από 82 δημοφιλή ανοιχτά μοντέλα τρέχουν καλά στο M5 Max, 47 στο DGX Spark.
Ανάγνωση μεγάλων prompt. Στη μετρημένη δοκιμή του llama.cpp και τα δύο διαβάζουν ένα prompt με περίπου τον ίδιο ρυθμό (3.220 και 3.062 tokens ανά δευτερόλεπτο).
Λογισμικό. Το DGX Spark τρέχει το CUDA της NVIDIA, που το περισσότερο λογισμικό AI υποστηρίζει πρώτο, μαζί με κώδικα εκπαίδευσης και πολλά εργαλεία εικόνας και βίντεο. Σε Mac τρέχετε τα μοντέλα με MLX, το backend Metal του llama.cpp ή το backend MPS του PyTorch.
Το υπόλοιπο σύστημα. Και τα δύο είναι πλήρεις υπολογιστές που κρατούν το μοντέλο σε μία ενιαία μνήμη, κοινή για CPU και GPU.
Ο Mac. Είναι επίσης υπολογιστής για κάθε μέρα και τρέχει το MLX Node, που είναι φτιαγμένο για Apple Silicon.

Ταχύτητα με δημοφιλή μοντέλα

Tokens ανά δευτερόλεπτο για μία συνομιλία, κάθε τσιπ στο μεγαλύτερο μέγεθος μνήμης του (128 GB και 128 GB), με την καλύτερη έκδοση του μοντέλου που χωράει.

Μοντέλο	M5 Max	DGX Spark
Llama 3.1 8B Instruct8B	33–58 8-bit	14–26 8-bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B ενεργές	145–259 εγγενές 4,25-bit	65–115 εγγενές 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ενεργές	86–154 8-bit	38–68 8-bit
Qwen3.8 27B27B	10–17 8-bit	4–8 8-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	4–7 8-bit	2–3 8-bit
gpt-oss-120b117B · 5,1B ενεργές	102–182 εγγενές 4,25-bit	45–81 εγγενές 4,25-bit
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B ενεργές	49–88 4-bit	22–39 4-bit
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B ενεργές	67–120 2-bit χαμηλότερη ποιότητα	30–53 2-bit χαμηλότερη ποιότητα

Οι καλύτερες εφαρμογές AI για ένα Mac σαν αυτό στο AI App Store: τιμή, άδεια και πού πηγαίνουν τα δεδομένα σας.

Ερωτήσεις

Είναι το DGX Spark πιο γρήγορο από το M5 Max για LLM;: Το M5 Max γράφει περίπου 125% πιο γρήγορα από το DGX Spark με κάθε μοντέλο που χωράει και στα δύο. Διαβάζει τη μνήμη 125% πιο γρήγορα: 614 έναντι 273 GB/s. Στη μετρημένη δοκιμή του llama.cpp και τα δύο διαβάζουν ένα prompt με περίπου τον ίδιο ρυθμό (3.220 και 3.062 tokens ανά δευτερόλεπτο).
Ποιο τρέχει μεγαλύτερα μοντέλα, το M5 Max ή το DGX Spark;: Και τα δύο έχουν περίπου 96 GB για μοντέλα. 55 από 82 δημοφιλή ανοιχτά μοντέλα τρέχουν καλά στο M5 Max, 47 στο DGX Spark.
Μπορεί το MLX Node να τρέξει στο DGX Spark;: Όχι. Το MLX Node τρέχει μόνο σε Mac με Apple Silicon.

Περισσότερες συγκρίσεις

Το M5 Max για τοπικό AI · Συγκρίνετε όλα τα μοντέλα · Ο καλύτερος Mac για τοπικά LLM

Πώς υπολογίζεται

Μνήμη: οι παράμετροι του μοντέλου σε 8, 6, 4, 3 ή 2 bit ανά βάρος συν τις κλίμακες ομάδων του MLX (μισό bit ανά βάρος), ή στην εγγενή του μορφή, με χώρο για τα συμφραζόμενα από πάνω. Από προεπιλογή το macOS αφήνει την GPU να χρησιμοποιεί περίπου το 75% της ενοποιημένης μνήμης. Ταχύτητα: το εύρος ζώνης μνήμης διαιρεμένο με τα bytes που διαβάζονται ανά token είναι το ανώτατο όριο για μία συνομιλία· στα δημόσια benchmarks Apple Silicon του llama.cpp οι πραγματικές εκτελέσεις φτάνουν περίπου το 45% έως 80% του ορίου, και αυτό το εύρος δείχνουμε. Είναι εκτιμήσεις, όχι μετρήσεις: μετρήστε τον δικό σας Mac στο MLX Bench. Στοιχεία μοντέλων από την επίσημη κάρτα κάθε μοντέλου, στοιχεία τσιπ από τα Τεχνικά χαρακτηριστικά της Apple. Ελέγχθηκε 2026-10-19. Ίδια δεδομένα με το mlx.app/compare.

Ανοιχτά δεδομένα: mlx.app/data (JSON, CSV)

Στοιχεία για το DGX Spark: NVIDIA: DGX Spark (specs).