O DGX Spark é mais rápido que o M4 Max para LLMs?

O M4 Max lê a memória cerca de 100% mais rápido que o DGX Spark (546 contra 273 GB/s), então escreve cerca de 100% mais rápido com qualquer modelo que caiba nos dois. No teste medido do llama.cpp, o DGX Spark lê um prompt cerca de 3,5× mais rápido (3.062 contra 886 tokens por segundo). Ler um prompt depende do poder de cálculo da GPU, não da largura de banda da memória, e é isso que define a espera até a primeira palavra com um documento longo ou uma base de código.

Qual roda modelos maiores, o M4 Max ou o DGX Spark?

Os dois têm cerca de 96 GB para modelos. 47 de 73 modelos abertos populares rodam bem no M4 Max, e 39 no DGX Spark.

O MLX Node roda no DGX Spark?

Não. O MLX Node e o MLX Harness rodam só em Macs com Apple Silicon, com o framework MLX da Apple.

M4 Max vs DGX Spark para LLMs: memória, velocidade, qual comprar

Lado a lado

	M4 Max	DGX Spark
O que é	MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025)	Um computador pequeno completo
Tamanhos de memória	36, 48, 64, 128 GB	128 GB
Largura de banda da memória	410–546 GB/s	273 GB/s
Para modelos, no máximo	cerca de 96 GB	cerca de 96 GB
Modelos que rodam bem	47 de 73	39 de 73
Medido: escrita	83 tok/s	57 tok/s
Medido: leitura do prompt	886 tok/s	3.062 tok/s

Linhas medidas: o resultado mais rápido de cada máquina nos benchmarks públicos do llama.cpp com Llama 2 7B Q4_0, escrevendo 128 tokens (tg128) e lendo um prompt de 512 tokens (pp512), em tokens por segundo. O Mac rodou em Metal, o DGX Spark em CUDA. Resultados do Apple Silicon · Resultados do DGX Spark Para modelos, contamos cerca de 75% da memória nos dois, o padrão do macOS, porque o DGX Spark também divide uma única memória entre CPU e GPU. Quanto a GPU dele pode usar de fato depende do sistema operacional e das configurações.

Onde cada um vence

Velocidade de escrita. O M4 Max lê a memória cerca de 100% mais rápido que o DGX Spark (546 contra 273 GB/s), então escreve cerca de 100% mais rápido com qualquer modelo que caiba nos dois.
Tamanho do modelo. Os dois têm cerca de 96 GB para modelos. 47 de 73 modelos abertos populares rodam bem no M4 Max, e 39 no DGX Spark.
Leitura de prompts longos. No teste medido do llama.cpp, o DGX Spark lê um prompt cerca de 3,5× mais rápido (3.062 contra 886 tokens por segundo). Ler um prompt depende do poder de cálculo da GPU, não da largura de banda da memória, e é isso que define a espera até a primeira palavra com um documento longo ou uma base de código.
Software. O DGX Spark usa o CUDA da NVIDIA, que a maior parte dos softwares de IA suporta primeiro, incluindo código de treino e muitas ferramentas de imagem e vídeo. No Mac, os modelos rodam com MLX, o backend Metal do llama.cpp ou o backend MPS do PyTorch.
Ao redor. Os dois são computadores completos que mantêm o modelo numa única memória compartilhada por CPU e GPU.
O Mac. Também é um computador para o dia a dia, e roda o MLX Harness e o MLX Node, feitos para Apple Silicon.

Velocidade com modelos populares

Tokens por segundo em uma conversa, cada chip com o seu maior tamanho de memória (128 GB e 128 GB), com a melhor versão do modelo que cabe.

Modelo	M4 Max	DGX Spark
Llama 3.1 8B Instruct8B	29–51 8 bits	14–26 8 bits
gpt-oss-20b21B · 3,6B ativos	129–230 4,25 bits nativo	65–115 4,25 bits nativo
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B ativos	77–137 8 bits	38–68 8 bits
Qwen3.8 27B27B	11–20 6 bits	4–8 8 bits
Llama 3.3 70B Instruct70B	3–6 8 bits	2–3 8 bits
gpt-oss-120b117B · 5,1B ativos	91–162 4,25 bits nativo	45–81 4,25 bits nativo
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B ativos	44–78 4 bits	22–39 4 bits
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B ativos	60–107 2 bits qualidade menor	30–53 2 bits qualidade menor

Perguntas

O DGX Spark é mais rápido que o M4 Max para LLMs?: O M4 Max lê a memória cerca de 100% mais rápido que o DGX Spark (546 contra 273 GB/s), então escreve cerca de 100% mais rápido com qualquer modelo que caiba nos dois. No teste medido do llama.cpp, o DGX Spark lê um prompt cerca de 3,5× mais rápido (3.062 contra 886 tokens por segundo). Ler um prompt depende do poder de cálculo da GPU, não da largura de banda da memória, e é isso que define a espera até a primeira palavra com um documento longo ou uma base de código.
Qual roda modelos maiores, o M4 Max ou o DGX Spark?: Os dois têm cerca de 96 GB para modelos. 47 de 73 modelos abertos populares rodam bem no M4 Max, e 39 no DGX Spark.
O MLX Node roda no DGX Spark?: Não. O MLX Node e o MLX Harness rodam só em Macs com Apple Silicon, com o framework MLX da Apple.

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Como é calculado

Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.

Dados do DGX Spark: NVIDIA: DGX Spark (specs).