Berdampingan
| M2 Max | M2 Ultra | |
|---|---|---|
| Ukuran memori | 32, 64, 96 GB | 64, 128, 192 GB |
| Bandwidth memori | 400 GB/s | 800 GB/s |
| Untuk model, paling banyak | sekitar 72 GB | sekitar 144 GB |
| Model yang berjalan baik | 43 dari 73 | 49 dari 73 |
| Kelas kursi MLX | Pro | Ultra |
| Ada di | MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac Studio (2023) | Mac Studio (2023), Mac Pro (2023), Mac Pro (Rack, 2023) |
Kecepatan dengan model populer
Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (96 GB dan 192 GB), dengan versi terbaik model yang muat.
| Model | M2 Max | M2 Ultra |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 21–38 8-bit | 42–75 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif | 95–168 4,25-bit bawaan | 189–337 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif | 56–100 8-bit | 113–200 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 12–21 4-bit | 13–22 8-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 6-bit | 5–9 8-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif | 67–119 4,25-bit bawaan | 133–237 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif | 41–73 3-bit kualitas lebih rendah | 34–60 8-bit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif | terlalu besar | 63–112 3-bit kualitas lebih rendah |
Pertanyaan
- Apakah M2 Ultra lebih cepat daripada M2 Max untuk LLM?
- M2 Ultra membaca memori sekitar 100% lebih cepat daripada M2 Max (800 vs 400 GB/s), jadi ia menulis sekitar 100% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya. Membaca prompt yang panjang bergantung pada daya komputasi GPU, yang tidak dicakup perbandingan ini.
- Mana yang bisa menjalankan model lebih besar, M2 Max atau M2 Ultra?
- M2 Ultra: M2 Ultra tersedia hingga 192 GB memori, M2 Max hingga 96 GB. Pada konfigurasi terbesarnya, ia menjalankan 49 dari 73 model terbuka dengan baik, dibandingkan 43.
Perbandingan lainnya
- M1 Max vs M2 Max
- M2 Pro vs M2 Max
- M2 Max vs M3 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M1 Ultra vs M2 Ultra
- M2 Ultra vs M3 Ultra
- M2 Ultra vs M4 Max
M2 Max untuk AI lokal · M2 Ultra untuk AI lokal · Bandingkan semua model · Mac terbaik untuk LLM lokal
Cara menghitungnya
Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.