Berdampingan
| M3 Ultra | M4 Max | |
|---|---|---|
| Ukuran memori | 96, 256, 512 GB | 36, 48, 64, 128 GB |
| Bandwidth memori | 819 GB/s | 410–546 GB/s |
| Untuk model, paling banyak | sekitar 384 GB | sekitar 96 GB |
| Model yang berjalan baik | 60 dari 73 | 47 dari 73 |
| Kelas kursi MLX | Ultra | Pro |
| Ada di | Mac Studio (2025) | MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025) |
Kecepatan dengan model populer
Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (512 GB dan 128 GB), dengan versi terbaik model yang muat.
| Model | M3 Ultra | M4 Max |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 43–77 8-bit | 29–51 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif | 194–345 4,25-bit bawaan | 129–230 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif | 115–205 8-bit | 77–137 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 13–23 8-bit | 11–20 6-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 5–9 8-bit | 3–6 8-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif | 137–243 4,25-bit bawaan | 91–162 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif | 35–62 8-bit | 44–78 4-bit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif | 27–47 8-bit | 60–107 2-bit kualitas lebih rendah |
Pertanyaan
- Apakah M4 Max lebih cepat daripada M3 Ultra untuk LLM?
- M3 Ultra membaca memori sekitar 50% lebih cepat daripada M4 Max (819 vs 546 GB/s), jadi ia menulis sekitar 50% 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, M3 Ultra atau M4 Max?
- M3 Ultra: M3 Ultra tersedia hingga 512 GB memori, M4 Max hingga 128 GB. Pada konfigurasi terbesarnya, ia menjalankan 60 dari 73 model terbuka dengan baik, dibandingkan 47.
Perbandingan lainnya
- M2 Ultra vs M3 Ultra
- M3 Max vs M3 Ultra
- M3 Ultra vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Ultra
- M1 Max vs M4 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M2 Ultra vs M4 Max
- M3 Max vs M4 Max
M3 Ultra untuk AI lokal · M4 Max 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.