1Ang specs na mahalaga para sa AI
| Unified memory | 512 GB |
|---|---|
| Memory bandwidth | 819 GB/s |
| Makikita sa | Mac Studio (2025) |
| Dedicated seat para rito | Ultra seat: nagma-mine nang hanggang 320 MLX bawat araw |
2Aling mga model ang kasya
Sa 4 bit bawat weight, kailangan ng model ng kaunti pa sa kalahating gigabyte bawat bilyong parameter, dagdag ang espasyo para sa context nito at sa macOS. Sa 512 GB, maluwag na kasya sa M3 Ultra ang mga model na hanggang mga 682 bilyong parameter.
| Model sa 4-bit | Memory na kailangan | Kasya sa M3 Ultra |
|---|---|---|
| 8B na model | 4.5 GB | Oo |
| 14B na model | 7.9 GB | Oo |
| 32B na model | 18 GB | Oo |
| 70B na model | 39.4 GB | Oo |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Oo |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223.3 GB | Oo |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Oo |
3Gaano ito kabilis
Limitado ng memory bandwidth ang pagsulat ng text: binabasa ng bawat bagong token nang isang beses ang mga aktibong weight ng model. Kapag hinati ang 819 GB/s ng M3 Ultra sa bytes na binabasa bawat token, makukuha ang ceiling sa ibaba. Kadalasang umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito (llama.cpp benchmarks).
| Model sa 4-bit | Binabasa bawat token | Ceiling para sa isang chat |
|---|---|---|
| 8B na model | 4.5 GB | 182 token/s |
| 14B na model | 7.9 GB | 104 token/s |
| 32B na model | 18 GB | 46 token/s |
| 70B na model | 39.4 GB | 21 token/s |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 2.7 GB | 303 token/s |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 9.6 GB | 85 token/s |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 9 GB | 91 token/s |
Sinukat: sa M3 Ultra (80-core GPU), gumagawa ang llama.cpp ng 92 token bawat segundo gamit ang Llama-2-7B (Q4_0) sa mga pampublikong benchmark nito.
5Ikumpara sa ibang chip
6Mga tanong
- Kaya ba ng M3 Ultra ang 70B na model?
- Oo. Kailangan ng 70B na model sa 4-bit ng mga 40 GB, at may hanggang 512 GB ang M3 Ultra. Asahan ang ceiling na mga 21 token bawat segundo para sa isang chat.
- Ilang token bawat segundo ang kaya ng M3 Ultra?
- Para sa 8B na model sa 4-bit, mga 182 token bawat segundo ang ceiling, at umaabot ang totoong takbo sa mga kalahati hanggang apat na ikalima nito. Proporsyonal na mas mabagal ang mas malalaking model.
- Maganda ba ang M3 Ultra para sa AI?
- Sa pagpapatakbo ng model nang lokal, memory at bandwidth ang pinakamahalaga. May hanggang 512 GB ang M3 Ultra sa 819 GB/s, sapat para sa mga model na hanggang mga 682 bilyong parameter. Puwede rin itong kumita sa pagpapatakbo ng AI na trabaho para sa MLX Network gamit ang MLX Node.
Mga source
- Apple: Mac Studio (2025) specssupport.apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com