M3 czy M3 Pro do lokalnej AI.

M3 Pro odczytuje pamięć o około 50% szybciej niż M3 (150 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 50% szybciej. M3 Pro ma do 36 GB pamięci, M3 do 24 GB.

M3100 GB/sdo 24 GB · działa dobrze: 20M3 Pro150 GB/sdo 36 GB · działa dobrze: 28

Obok siebie

M3M3 Pro
Rozmiary pamięci8, 16, 24 GB18, 36 GB
Przepustowość pamięci100 GB/s150 GB/s
Dla modeli, maksymalnieokoło 18 GBokoło 27 GB
Modele działające dobrze20 z 7328 z 73
Klasa miejsca MLXCorePro
Występuje wMacBook Pro (14-inch, M3, Nov 2023), iMac (24-inch, M3, 2023, Two ports), iMac (24-inch, M3, 2023, Four ports), MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024)MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (24 GB i 36 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

ModelM3M3 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B10–18 4-bit10–18 6-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B24–42 natywnie 4,25-bit36–63 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B35–62 3-bit niższa jakość40–71 4-bit
Qwen3.8 27B27B3–5 4-bit3–5 6-bit
Llama 3.3 70B Instruct70Bza duży3–5 2-bit niższa jakość
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1Bza dużyza duży
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10Bza dużyza duży
DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13Bza dużyza duży

Pytania

Czy M3 Pro jest szybszy od M3 w LLM?
M3 Pro odczytuje pamięć o około 50% szybciej niż M3 (150 wobec 100 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 50% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M3 czy M3 Pro?
M3 Pro: M3 Pro ma do 36 GB pamięci, M3 do 24 GB. W największej konfiguracji dobrze uruchamia 28 z 73 otwartych modeli, wobec 20.

Więcej porównań

M3 do lokalnej AI · M3 Pro do lokalnej AI · Porównaj wszystkie modele · Najlepszy Mac do lokalnych LLM

Jak to liczymy

Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.

M3 czy M3 Pro do LLM: pamięć, szybkość, co kupić