รันได้ดี 60
ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไป
| โมเดล | เวอร์ชัน | หน่วยความจำ | โทเค็น/วินาที |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Flash Next180B · ใช้งาน 6B · ความฉลาด 39.8 | 6 บิต | 146 GB | 75–134 |
| MiMo V2.6 Flash309B · ใช้งาน 15B · ความฉลาด 37.9 | 4.48 บิตแบบเนทีฟ | 173 GB | 44–78 |
| Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.7 | 8 บิต | 28.7 GB | 13–23 |
| Inkling Small276B · ใช้งาน 12B · ความฉลาด 25.7 | 4 บิต | 155 GB | 54–96 |
| Hy3295B · ใช้งาน 21B · ความฉลาด 25.3 | 4 บิต | 166 GB | 31–56 |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · ใช้งาน 9B · ความฉลาด 21.4 | 8 บิต | 78.6 GB | 38–68 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.2 | 8 บิต | 37.2 GB | 115–205 |
| Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.5 | 8 บิต | 31.5 GB | 12–21 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B · ความฉลาด 15.6 | 8 บิต | 130 GB | 35–62 |
| Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.7 | 8 บิต | 32.6 GB | 11–20 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.9 | 8 บิต | 31.9 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.7 | 8 บิต | 31.9 GB | 12–21 |
| MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.5 | 8 บิต | 2.7 GB | 137–243 |
| gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B · ความฉลาด 11.6 | 4.25 บิตแบบเนทีฟ | 65.3 GB | 137–243 |
| Mistral Small 4 (119B)119B · ใช้งาน 6.5B · ความฉลาด 11.3 | 8 บิต | 126 GB | 53–95 |
| Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.2 | 8 บิต | 9.6 GB | 38–68 |
| Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.1 | 8 บิต | 8.5 GB | 43–77 |
| Qwen3 Coder Next80B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 9.2 | 8 บิต | 85 GB | 115–205 |
| Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.1 | 8 บิต | 3.2 GB | 115–205 |
| gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 9 | 4.25 บิตแบบเนทีฟ | 13.8 GB | 194–345 |
| Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.9 | 8 บิต | 31.9 GB | 100–177 |
| Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.9 | 8 บิต | 8.5 GB | 77–137 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 6.5 | 8 บิต | 116 GB | 20–36 |
| Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.5 | 8 บิต | 9.5 GB | 39–69 |
| Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.8 | 8 บิต | 4.2 GB | 88–156 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B | 4 บิต | 160 GB | 50–90 |
| MiniMax M2.7230B · ใช้งาน 10B | 4 บิต | 129 GB | 66–117 |
| Ornith 1.5 122B122B · ใช้งาน 10B | 8 บิต | 130 GB | 35–62 |
| Nemotron 3 Super 120B A12B120B · ใช้งาน 12B | 8 บิต | 128 GB | 29–51 |
| GLM-4.5 Air106B · ใช้งาน 12B | 8 บิต | 113 GB | 29–51 |
| Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B | 8 บิต | 32.4 GB | 105–187 |
| GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B | 8 บิต | 31.9 GB | 115–205 |
| Qwen3.6 27B27B | 8 บิต | 28.7 GB | 13–23 |
| Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B | 8 บิต | 26.8 GB | 92–164 |
| Devstral Small 2 (24B)24B | 8 บิต | 25.5 GB | 14–26 |
| Magistral Small 1.2 (2509)24B | 8 บิต | 25.5 GB | 14–26 |
| Mistral Small 3.2 (24B)24B | 8 บิต | 25.5 GB | 14–26 |
| LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B | 8 บิต | 25.5 GB | 176–312 |
| Phi-4 Reasoning Vision 15B15B | 8 บิต | 15.9 GB | 23–41 |
| Phi-4 (14B)14B | 8 บิต | 14.9 GB | 25–44 |
| Gemma 4 12B Unified12B | 8 บิต | 12.7 GB | 29–52 |
| Qwen3 8B8.2B | 8 บิต | 8.7 GB | 42–75 |
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 8 บิต | 8.5 GB | 43–77 |
| Gemma 4 E2B5.1B | 8 บิต | 5.4 GB | 154–273 |
| Qwen3.5 4B4B | 8 บิต | 4.3 GB | 86–152 |
| Phi-4 mini instruct3.8B | 8 บิต | 4 GB | 92–164 |
| Llama 3.2 3B Instruct3.21B | 8 บิต | 3.4 GB | 108–193 |
| SmolLM3 3B3B | 8 บิต | 3.2 GB | 115–205 |
| LFM2.5 2.6B2.69B | 8 บิต | 2.9 GB | 127–226 |
| Qwen3.5 2B2B | 8 บิต | 2.1 GB | 176–312 |
| Llama 3.2 1B Instruct1.23B | 8 บิต | 1.3 GB | 284–504 |
| Qwen3.5 0.8B0.8B | 8 บิต | 0.9 GB | 410–728 |
| Qwen3 0.6B0.6B | 8 บิต | 0.6 GB | 614–1092 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · ใช้งาน 16B · ความฉลาด 45.1 | 2 บิต คุณภาพต่ำลง | 173 GB | 74–131 |
| GLM-5.3 Flash320B · ใช้งาน 18B · ความฉลาด 41.8 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 140 GB | 47–83 |
| Beam 1.0501B · ใช้งาน 23B · ความฉลาด 30.3 | 2 บิต คุณภาพต่ำลง | 157 GB | 51–91 |
| MiniMax M3428B · ใช้งาน 23B · ความฉลาด 29.2 | 2 บิต คุณภาพต่ำลง | 134 GB | 51–91 |
| Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · ใช้งาน 55B · ความฉลาด 22.9 | 2 บิต คุณภาพต่ำลง | 172 GB | 21–38 |
| Qwen3.5 397B A17B397B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 18.4 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 174 GB | 50–89 |
| Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 9.3 | 3 บิต คุณภาพต่ำลง | 175 GB | 50–89 |
รันได้ แต่ช้า 3
ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต
| โมเดล | เวอร์ชัน | หน่วยความจำ | โทเค็น/วินาที |
|---|---|---|---|
| Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ความฉลาด 14.2 | 8 บิต | 136 GB | 3–5 |
| Devstral 2 (123B)123B | 8 บิต | 131 GB | 3–5 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 8 บิต | 74.4 GB | 5–9 |
พอใส่ได้พอดี 1
ต้องใช้หน่วยความจำเกือบทั้งหมด ให้เพิ่มขีดจำกัดหน่วยความจำของ GPU และใช้บริบทสั้นๆ
| โมเดล | เวอร์ชัน | หน่วยความจำ | โทเค็น/วินาที |
|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 (675B)675B · ใช้งาน 41B | 2 บิต คุณภาพต่ำลง | 211 GB | 29–51 |
ใหญ่เกินไป 9
ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 256 GB แม้ที่ 2 บิต
Mac รุ่นอื่น
Mac ทุกรุ่นที่มี 256 GB ไม่ว่าชิปไหน
M3 Ultra ที่มีหน่วยความจำมากหรือน้อยกว่านี้:
ชิปใกล้เคียง:
ตัวต่อตัว:
เทียบกับ PC และการ์ดจอ:
เปรียบเทียบกับ Mac หรือ GPU ใดก็ได้ · M3 Ultra สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น
คำถาม
- LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ M3 Ultra ที่มี 256 GB คืออะไร
- ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ Qwen3.8 Flash Next ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันที่นี่ได้ดี: 6 บิต ราว 75–134 โทเค็นต่อวินาที โมเดลใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีคือ MiMo V2.6 Flash
- M3 Ultra ที่มี 256 GB รัน Llama 3.3 70B ได้ไหม
- ได้ แต่ช้า ที่ 8 บิต ราว 5–9 โทเค็นต่อวินาที
- gpt-oss-20b เร็วแค่ไหนบน M3 Ultra
- ราว 194–345 โทเค็นต่อวินาที (4.25 บิตแบบเนทีฟ) จากแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 819 GB/s ของชิป
รันด้วย MLX Harness (ฟรี โอเพนซอร์ส) หรือ mlx-lm ของ Apple ในเทอร์มินัล: ทีละขั้นตอน
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