M2 Ultra เร็วกว่า M2 Max สำหรับ LLM ไหม

M2 Ultra อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M2 Max ราว 100% (800 เทียบกับ 400 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 100% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M2 Max หรือ M2 Ultra รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M2 Ultra: M2 Ultra มีหน่วยความจำได้สูงสุด 192 GB ส่วน M2 Max ได้ถึง 96 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 49 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 43

M2 Max vs M2 Ultra สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M2 Max	M2 Ultra
ขนาดหน่วยความจำ	32, 64, 96 GB	64, 128, 192 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	400 GB/s	800 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 72 GB	ราว 144 GB
โมเดลที่รันได้ดี	43 จาก 73	49 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Pro	Ultra
มีใน	MacBook Pro (14-inch, 2023), MacBook Pro (16-inch, 2023), Mac Studio (2023)	Mac Studio (2023), Mac Pro (2023), Mac Pro (Rack, 2023)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (96 GB และ 192 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M2 Max	M2 Ultra
Llama 3.1 8B Instruct8B	21–38 8 บิต	42–75 8 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	95–168 4.25 บิตแบบเนทีฟ	189–337 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	56–100 8 บิต	113–200 8 บิต
Qwen3.8 27B27B	12–21 4 บิต	13–22 8 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	3–6 6 บิต	5–9 8 บิต
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	67–119 4.25 บิตแบบเนทีฟ	133–237 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	41–73 3 บิต คุณภาพต่ำลง	34–60 8 บิต
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	ใหญ่เกินไป	63–112 3 บิต คุณภาพต่ำลง

คำถาม

M2 Ultra เร็วกว่า M2 Max สำหรับ LLM ไหม: M2 Ultra อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M2 Max ราว 100% (800 เทียบกับ 400 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 100% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M2 Max หรือ M2 Ultra รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M2 Ultra: M2 Ultra มีหน่วยความจำได้สูงสุด 192 GB ส่วน M2 Max ได้ถึง 96 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 49 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 43

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M2 Max สำหรับ AI บนเครื่อง · M2 Ultra สำหรับ AI บนเครื่อง · เปรียบเทียบทุกโมเดล · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง

วิธีคำนวณ

หน่วยความจำ: พารามิเตอร์ของโมเดลที่ 8, 6, 4, 3 หรือ 2 บิตต่อค่าน้ำหนัก บวกสเกลแบบกลุ่มของ MLX (ครึ่งบิตต่อค่าน้ำหนัก) หรือตามรูปแบบเนทีฟของโมเดล แล้วเผื่อที่สำหรับบริบท โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้หน่วยความจำแบบรวมได้ราว 75% ความเร็ว: แบนด์วิดท์หน่วยความจำหารด้วยจำนวนไบต์ที่อ่านต่อโทเค็น คือเพดานสำหรับหนึ่งบทสนทนา ในผลทดสอบ Apple Silicon แบบสาธารณะของ llama.cpp การรันจริงทำได้ราว 45% ถึง 80% ของเพดานนี้ ซึ่งเป็นช่วงที่แสดงไว้ ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณ ไม่ใช่ค่าที่วัดจริง วัด Mac ของคุณเองได้ที่ MLX Bench ตัวเลขโมเดลมาจากการ์ดโมเดลทางการของแต่ละโมเดล ตัวเลขชิปมาจากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ตรวจสอบเมื่อ 2026-10-19 ใช้ข้อมูลเดียวกับ mlx.app/compare