M4 Max เร็วกว่า M3 Ultra สำหรับ LLM ไหม

M3 Ultra อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M4 Max ราว 50% (819 เทียบกับ 546 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 50% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M3 Ultra หรือ M4 Max รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M3 Ultra: M3 Ultra มีหน่วยความจำได้สูงสุด 512 GB ส่วน M4 Max ได้ถึง 128 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 60 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 47

M3 Ultra vs M4 Max สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M3 Ultra	M4 Max
ขนาดหน่วยความจำ	96, 256, 512 GB	36, 48, 64, 128 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	819 GB/s	410–546 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 384 GB	ราว 96 GB
โมเดลที่รันได้ดี	60 จาก 73	47 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Ultra	Pro
มีใน	Mac Studio (2025)	MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (512 GB และ 128 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M3 Ultra	M4 Max
Llama 3.1 8B Instruct8B	43–77 8 บิต	29–51 8 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	194–345 4.25 บิตแบบเนทีฟ	129–230 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	115–205 8 บิต	77–137 8 บิต
Qwen3.8 27B27B	13–23 8 บิต	11–20 6 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	5–9 8 บิต	3–6 8 บิต
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	137–243 4.25 บิตแบบเนทีฟ	91–162 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	35–62 8 บิต	44–78 4 บิต
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	27–47 8 บิต	60–107 2 บิต คุณภาพต่ำลง

คำถาม

M4 Max เร็วกว่า M3 Ultra สำหรับ LLM ไหม: M3 Ultra อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M4 Max ราว 50% (819 เทียบกับ 546 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 50% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M3 Ultra หรือ M4 Max รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M3 Ultra: M3 Ultra มีหน่วยความจำได้สูงสุด 512 GB ส่วน M4 Max ได้ถึง 128 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 60 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 47

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M3 Ultra สำหรับ AI บนเครื่อง · M4 Max 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