M3 Pro เร็วกว่า M3 สำหรับ LLM ไหม

M3 Pro อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M3 ราว 50% (150 เทียบกับ 100 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 50% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม

M3 หรือ M3 Pro รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้

M3 Pro: M3 Pro มีหน่วยความจำได้สูงสุด 36 GB ส่วน M3 ได้ถึง 24 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 28 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 20

M3 vs M3 Pro สำหรับ LLM: หน่วยความจำ ความเร็ว ซื้อรุ่นไหน

เทียบกัน

	M3	M3 Pro
ขนาดหน่วยความจำ	8, 16, 24 GB	18, 36 GB
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ	100 GB/s	150 GB/s
ใช้กับโมเดลได้สูงสุด	ราว 18 GB	ราว 27 GB
โมเดลที่รันได้ดี	20 จาก 73	28 จาก 73
ระดับที่นั่ง MLX	Core	Pro
มีใน	MacBook Pro (14-inch, M3, Nov 2023), iMac (24-inch, M3, 2023, Two ports), iMac (24-inch, M3, 2023, Four ports), MacBook Air (13-inch, M3, 2024), MacBook Air (15-inch, M3, 2024)	MacBook Pro (14-inch, M3 Pro or M3 Max, Nov 2023), MacBook Pro (16-inch, Nov 2023)

ความเร็วกับโมเดลยอดนิยม

โทเค็นต่อวินาทีสำหรับหนึ่งบทสนทนา แต่ละชิปใช้ขนาดหน่วยความจำใหญ่ที่สุด (24 GB และ 36 GB) กับเวอร์ชันที่ดีที่สุดของโมเดลที่ใส่ได้

โมเดล	M3	M3 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B	10–18 4 บิต	10–18 6 บิต
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B	24–42 4.25 บิตแบบเนทีฟ	36–63 4.25 บิตแบบเนทีฟ
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B	35–62 3 บิต คุณภาพต่ำลง	40–71 4 บิต
Qwen3.8 27B27B	3–5 4 บิต	3–5 6 บิต
Llama 3.3 70B Instruct70B	ใหญ่เกินไป	3–5 2 บิต คุณภาพต่ำลง
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B	ใหญ่เกินไป	ใหญ่เกินไป

คำถาม

M3 Pro เร็วกว่า M3 สำหรับ LLM ไหม: M3 Pro อ่านหน่วยความจำเร็วกว่า M3 ราว 50% (150 เทียบกับ 100 GB/s) จึงเขียนได้เร็วกว่าราว 50% กับทุกโมเดลที่ใส่ได้ทั้งสองรุ่น ส่วนการอ่านพรอมต์ยาวๆ ขึ้นอยู่กับพลังประมวลผลของ GPU ซึ่งการเปรียบเทียบนี้ไม่ได้ครอบคลุม
M3 หรือ M3 Pro รุ่นไหนรันโมเดลใหญ่กว่าได้: M3 Pro: M3 Pro มีหน่วยความจำได้สูงสุด 36 GB ส่วน M3 ได้ถึง 24 GB ที่ขนาดใหญ่ที่สุด รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 28 จาก 73 โมเดล เทียบกับ 20

การเปรียบเทียบอื่นๆ

M3 สำหรับ AI บนเครื่อง · M3 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