M4 Pro เร็วกว่า M3 Pro สำหรับ LLM ไหม

M4 Pro อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M3 Pro ราว 82% (273 เทียบกับ 150 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 82% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M3 Pro หรือ M4 Pro รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M4 Pro: M4 Pro มีหน่วยความจำได้สูงสุด 64 GB ส่วน M3 Pro ได้ถึง 36 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 31 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 28

M3 Pro vs M4 Pro สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M3 Pro	M4 Pro
ขนาดหน่วยความจำ	18, 36 GB	24, 48, 64 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	150 GB/s	273 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 27 GB	ราว 48 GB
โมเดลที่รันได้ดี	28 จาก 73	31 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Pro	Pro
มีใน	MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023)	Mac mini (2024), MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (36 GB และ 64 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M3 Pro	M4 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B	10–18 6 บิต	14–26 8 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	36–63 4.25 บิตแบบเนทีฟ	65–115 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	40–71 4 บิต	38–68 8 บิต
Qwen3.8 27B27B	3–5 6 บิต	4–8 8 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	3–5 2 บิต คุณภาพต่ำลง	3–6 4 บิต
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	ใหญ่เกินไป	77–137 2 บิต คุณภาพต่ำลง
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	ใหญ่เกินไป	40–70 2 บิต คุณภาพต่ำลง
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป

คำถาม

M4 Pro เร็วกว่า M3 Pro สำหรับ LLM ไหม: M4 Pro อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M3 Pro ราว 82% (273 เทียบกับ 150 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 82% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M3 Pro หรือ M4 Pro รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M4 Pro: M4 Pro มีหน่วยความจำได้สูงสุด 64 GB ส่วน M3 Pro ได้ถึง 36 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 31 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 28

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M3 Pro สำหรับ AI บนเครื่อง · M4 Pro 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