Ayon sa memory size
| Memory | Maayos | Pinakamalaki na maayos tumakbo | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 64 GB800 GB/s | 39 | Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B | 189–337 tok/s |
| 128 GB800 GB/s | 47 | Qwen3.5 122B A10B | 189–337 tok/s |
| 192 GB800 GB/s | 49 | MiniMax M2.7 | 189–337 tok/s |
Mga Mac model: Mac Pro (2023), Mac Pro (Rack, 2023). Hindi lahat ng memory size ay inaalok sa bawat Mac model; nakalista sa Tech Specs ng Apple kung ano ang kasama ng bawat isa.
Mga tanong
- Maganda ba ang Mac Pro na may M2 Ultra para sa local LLM?
- Sa 192 GB, maayos nitong napapatakbo ang 49 sa 73 na open model, hanggang MiniMax M2.7, at nagsusulat ito ng mga 189–337 token bawat segundo sa gpt-oss-20b. Binabasa ng M2 Ultra ang memory sa 800 GB/s, na siyang nagtatakda kung gaano ito kabilis magsulat.
- Gaano karaming memory ang dapat mayroon ang Mac Pro na may M2 Ultra para sa AI?
- Sa 64 GB, maayos nitong napapatakbo ang 39 na open model; sa 192 GB, 49, hanggang MiniMax M2.7. Ang memory ang nagpapasya kung aling mga model ang kasya, at hindi na ito maa-upgrade pagkatapos.
Ibang Mac
Ibang Mac na may M2 Ultra:
Harapan:
Ang M2 Ultra para sa local AI · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM · Bawat Mac
Paano ito kinuwenta
Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.