ตามขนาดหน่วยความจำ
| หน่วยความจำ | รันได้ดี | ใหญ่ที่สุดที่รันได้ดี | gpt-oss-20b |
|---|---|---|---|
| 96 GB819 GB/s | 43 | gpt-oss-120b | 194–345 tok/s |
| 256 GB819 GB/s | 53 | MiMo V2.6 Flash | 194–345 tok/s |
| 512 GB819 GB/s | 60 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 194–345 tok/s |
รุ่น: Mac Studio (2025) ไม่ใช่ทุกรุ่นที่มีหน่วยความจำครบทุกขนาด ดูได้จากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ว่าแต่ละรุ่นมีตัวเลือกอะไรบ้าง
คำถาม
- Mac Studio ชิป M3 Ultra เหมาะกับ LLM บนเครื่องไหม
- เมื่อมี 512 GB จะรันโมเดลแบบเปิดได้ดี 60 จาก 73 โมเดล สูงสุดถึง DeepSeek V4.1 Flash 1017 และเขียนได้ราว 194–345 โทเค็นต่อวินาทีกับ gpt-oss-20b ส่วน M3 Ultra อ่านหน่วยความจำที่ 819 GB/s ซึ่งกำหนดความเร็วในการเขียน
- Mac Studio ชิป M3 Ultra ควรมีหน่วยความจำเท่าไรสำหรับ AI
- ที่ 96 GB รันโมเดลแบบเปิดได้ดี 43 โมเดล ที่ 512 GB ได้ 60 โมเดล สูงสุดถึง DeepSeek V4.1 Flash 1017 หน่วยความจำเป็นตัวกำหนดว่าโมเดลไหนใส่ได้ และอัปเกรดภายหลังไม่ได้
Mac รุ่นอื่น
Mac Studio ที่ใช้ชิปอื่น:
- Mac Studio M5 Max
- Mac Studio M5 Ultra
- Mac Studio M4 Max
- Mac Studio M2 Max
- Mac Studio M2 Ultra
- Mac Studio M1 Max
- Mac Studio M1 Ultra
ตัวต่อตัว:
เทียบกับ PC และการ์ดจอ:
M3 Ultra สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น
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