Naast elkaar
| M2 Ultra | M4 Max | |
|---|---|---|
| Geheugengroottes | 64, 128, 192 GB | 36, 48, 64, 128 GB |
| Geheugenbandbreedte | 800 GB/s | 410–546 GB/s |
| Voor modellen, hooguit | ongeveer 144 GB | ongeveer 96 GB |
| Modellen die goed draaien | 49 van 73 | 47 van 73 |
| MLX-plekklasse | Ultra | Pro |
| Zit in | Mac Studio (2023), Mac Pro (2023), Mac Pro (Rack, 2023) | MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025) |
Snelheid met populaire modellen
Tokens per seconde voor één gesprek, elke chip met zijn grootste geheugen (192 GB en 128 GB), met de beste versie van het model die past.
| Model | M2 Ultra | M4 Max |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 42–75 8 bits | 29–51 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actief | 189–337 4,25 bits native | 129–230 4,25 bits native |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief | 113–200 8 bits | 77–137 8 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 13–22 8 bits | 11–20 6 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 5–9 8 bits | 3–6 8 bits |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actief | 133–237 4,25 bits native | 91–162 4,25 bits native |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief | 34–60 8 bits | 44–78 4 bits |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actief | 63–112 3 bits lagere kwaliteit | 60–107 2 bits lagere kwaliteit |
Vragen
- Is de M4 Max sneller dan de M2 Ultra voor LLM's?
- De M2 Ultra leest het geheugen ongeveer 47% sneller dan de M4 Max (800 tegen 546 GB/s), dus hij schrijft ongeveer 47% sneller met elk model dat in beide past. Het inlezen van een lange prompt hangt juist af van de rekenkracht van de GPU, en die valt buiten deze vergelijking.
- Welke draait grotere modellen, de M2 Ultra of de M4 Max?
- De M2 Ultra: De M2 Ultra gaat tot 192 GB geheugen, de M4 Max tot 128 GB. In de grootste uitvoering draait hij 49 van de 73 open modellen goed, tegen 47.
Meer vergelijkingen
- M1 Ultra vs M2 Ultra
- M2 Max vs M2 Ultra
- M2 Ultra vs M3 Ultra
- M1 Max vs M4 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M3 Max vs M4 Max
- M3 Ultra vs M4 Max
- M4 Pro vs M4 Max
De M2 Ultra voor lokale AI · De M4 Max voor lokale AI · Vergelijk alle modellen · De beste Mac voor lokale LLM's
Zo is het berekend
Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.