เข้าสู่ระบบสร้างวอลเล็ต

M5 Ultra ที่มี 512 GB รันอะไรได้บ้าง

โมเดลแบบเปิด 61 จาก 73 โมเดลรันบนเครื่องนี้ได้ดี โดยค่าเริ่มต้น GPU ใช้ได้ราว 384 GB จาก 512 GB และอ่านหน่วยความจำที่ 1,200 GB/s ซึ่งกำหนดความเร็วในการเขียน มีใน: Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra)

ฉลาดที่สุดที่รันได้ดีDeepSeek V4.1 Flash 10174 บิต · 311 GB · 60–107 tok/sใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีDeepSeek V4.1 Flash 10174 บิต · 311 GB · 60–107 tok/sสำหรับเขียนโค้ดQwen3 Coder Next8 บิต · 85 GB · 169–300 tok/s

รันได้ดี 68

ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไป

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
DeepSeek V4.1 Flash 1017552B · ใช้งาน 16B · ความฉลาด 45.14 บิต311 GB60–107
GLM-5.3 Flash320B · ใช้งาน 18B · ความฉลาด 41.88 บิต340 GB28–50
Qwen3.8 Flash Next180B · ใช้งาน 6B · ความฉลาด 39.88 บิต191 GB84–150
MiMo V2.6 Flash309B · ใช้งาน 15B · ความฉลาด 37.94.48 บิตแบบเนทีฟ173 GB64–114
Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.78 บิต28.7 GB19–33
Beam 1.0501B · ใช้งาน 23B · ความฉลาด 30.34 บิต282 GB42–74
MiniMax M3428B · ใช้งาน 23B · ความฉลาด 29.26 บิต348 GB29–51
Inkling Small276B · ใช้งาน 12B · ความฉลาด 25.78 บิต293 GB42–75
Hy3295B · ใช้งาน 21B · ความฉลาด 25.38 บิต313 GB24–43
Nemotron 3 Ultra 550B A55B550B · ใช้งาน 55B · ความฉลาด 22.94 บิต309 GB17–31
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · ใช้งาน 9B · ความฉลาด 21.48 บิต78.6 GB56–100
Qwen3.5 397B A17B397B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 18.46 บิต323 GB39–70
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.28 บิต37.2 GB169–300
Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.58 บิต31.5 GB17–30
Qwen3.5 122B A10B122B · ใช้งาน 10B · ความฉลาด 15.68 บิต130 GB51–91
Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.78 บิต32.6 GB17–29
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.98 บิต31.9 GB169–300
Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.78 บิต31.9 GB17–30
MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.58 บิต2.7 GB200–356
gpt-oss-120b117B · ใช้งาน 5.1B · ความฉลาด 11.64.25 บิตแบบเนทีฟ65.3 GB200–356
Mistral Small 4 (119B)119B · ใช้งาน 6.5B · ความฉลาด 11.38 บิต126 GB78–139
Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.28 บิต9.6 GB56–100
Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.18 บิต8.5 GB64–113
Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct400B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 9.36 บิต325 GB39–70
Qwen3 Coder Next80B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 9.28 บิต85 GB169–300
Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.18 บิต3.2 GB169–300
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 94.25 บิตแบบเนทีฟ13.8 GB284–505
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.98 บิต31.9 GB146–259
Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.98 บิต8.5 GB113–200
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B · ใช้งาน 17B · ความฉลาด 6.58 บิต116 GB30–53
Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.58 บิต9.5 GB57–101
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.88 บิต4.2 GB129–229
DeepSeek V4 Flash 0731284B · ใช้งาน 13B8 บิต302 GB39–70
MiniMax M2.7230B · ใช้งาน 10B8 บิต244 GB51–91
Ornith 1.5 122B122B · ใช้งาน 10B8 บิต130 GB51–91
Nemotron 3 Super 120B A12B120B · ใช้งาน 12B8 บิต128 GB42–75
GLM-4.5 Air106B · ใช้งาน 12B8 บิต113 GB42–75
Llama 3.3 70B Instruct70B4 บิต39.4 GB14–24
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B8 บิต32.4 GB154–274
GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B8 บิต31.9 GB169–300
Qwen3.6 27B27B8 บิต28.7 GB19–33
Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B8 บิต26.8 GB135–240
Devstral Small 2 (24B)24B8 บิต25.5 GB21–38
Magistral Small 1.2 (2509)24B8 บิต25.5 GB21–38
Mistral Small 3.2 (24B)24B8 บิต25.5 GB21–38
LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B8 บิต25.5 GB257–457
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 บิต15.9 GB34–60
Phi-4 (14B)14B8 บิต14.9 GB36–64
Gemma 4 12B Unified12B8 บิต12.7 GB43–76
Qwen3 8B8.2B8 บิต8.7 GB62–110
Llama 3.1 8B Instruct8B8 บิต8.5 GB64–113
Gemma 4 E2B5.1B8 บิต5.4 GB225–400
Qwen3.5 4B4B8 บิต4.3 GB126–223
Phi-4 mini instruct3.8B8 บิต4 GB135–240
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 บิต3.4 GB159–282
SmolLM3 3B3B8 บิต3.2 GB169–300
LFM2.5 2.6B2.69B8 บิต2.9 GB186–331
Qwen3.5 2B2B8 บิต2.1 GB257–457
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 บิต1.3 GB415–738
Qwen3.5 0.8B0.8B8 บิต0.9 GB600–1067
Qwen3 0.6B0.6B8 บิต0.6 GB900–1600
MiMo V2.6 Pro1,020B · ใช้งาน 42B · ความฉลาด 46.32 บิต คุณภาพต่ำลง319 GB41–73
GLM-5.3744B · ใช้งาน 40B · ความฉลาด 44.83 บิต คุณภาพต่ำลง326 GB31–55
Muse Spark Open816B · ใช้งาน 42B · ความฉลาด 38.92 บิต คุณภาพต่ำลง255 GB41–73
Kimi K2.7 Code1,000B · ใช้งาน 32B · ความฉลาด 25.82 บิต คุณภาพต่ำลง313 GB54–96
Inkling975B · ใช้งาน 41B · ความฉลาด 252 บิต คุณภาพต่ำลง305 GB42–75
Kimi K2.61,000B · ใช้งาน 32B2 บิต คุณภาพต่ำลง313 GB54–96
Mistral Large 3 (675B)675B · ใช้งาน 41B3 บิต คุณภาพต่ำลง295 GB30–54

รันได้ แต่ช้า 2

ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Mistral Medium 3.5 (128B)128B · ความฉลาด 14.28 บิต136 GB4–7
Devstral 2 (123B)123B8 บิต131 GB4–7

ใหญ่เกินไป 3

ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 512 GB แม้ที่ 2 บิต

Mac รุ่นอื่น

Mac ทุกรุ่นที่มี 512 GB ไม่ว่าชิปไหน

M5 Ultra ที่มีหน่วยความจำมากหรือน้อยกว่านี้:

ชิปใกล้เคียง:

ตัวต่อตัว:

เทียบกับ PC และการ์ดจอ:

เปรียบเทียบกับ Mac หรือ GPU ใดก็ได้ · M5 Ultra สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น

คำถาม

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ M5 Ultra ที่มี 512 GB คืออะไร
ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ DeepSeek V4.1 Flash 1017 ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันที่นี่ได้ดี: 4 บิต ราว 60–107 โทเค็นต่อวินาที
M5 Ultra ที่มี 512 GB รัน Llama 3.3 70B ได้ไหม
ได้ ที่ 4 บิต ราว 14–24 โทเค็นต่อวินาที
gpt-oss-20b เร็วแค่ไหนบน M5 Ultra
ราว 284–505 โทเค็นต่อวินาที (4.25 บิตแบบเนทีฟ) จากแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 1,200 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

M5 Ultra 512 GB รัน LLM อะไรได้บ้าง ทุกโมเดลพร้อมความเร็ว