ساتھ ساتھ
| M4 Max | DGX Spark | |
|---|---|---|
| یہ کیا ہے | MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025) | ایک مکمل چھوٹا کمپیوٹر |
| میموری سائز | 36, 48, 64, 128 GB | 128 GB |
| میموری بینڈوڈتھ | 410–546 GB/s | 273 GB/s |
| ماڈلز کے لیے، زیادہ سے زیادہ | تقریباً 96 GB | تقریباً 96 GB |
| اچھا چلنے والے ماڈلز | 73 میں سے 47 | 73 میں سے 39 |
| ناپا گیا: لکھنا | 83 tok/s | 57 tok/s |
| ناپا گیا: پرامپٹ پڑھنا | 886 tok/s | 3,062 tok/s |
ناپی گئی قطاریں: llama.cpp کے عوامی بینچ مارکس میں Llama 2 7B Q4_0 کے ساتھ ہر مشین کا تیز ترین نتیجہ، 128 ٹوکن لکھتے ہوئے (tg128) اور 512 ٹوکن کا پرامپٹ پڑھتے ہوئے (pp512)، ٹوکن فی سیکنڈ میں۔ Mac نے Metal اور DGX Spark نے CUDA استعمال کیا۔ Apple Silicon کے نتائج · DGX Spark کے نتائج ماڈلز کے لیے ہم دونوں میں میموری کا تقریباً 75% گنتے ہیں، جو macOS کا ڈیفالٹ ہے، کیونکہ DGX Spark بھی CPU اور GPU کے درمیان ایک ہی میموری بانٹتا ہے۔ اس کا GPU حقیقت میں کتنی استعمال کر سکتا ہے، یہ آپریٹنگ سسٹم اور سیٹنگز پر منحصر ہے۔
کون کہاں آگے ہے
- لکھنے کی رفتار۔ M4 Max میموری کو DGX Spark سے تقریباً 100% تیز پڑھتا ہے (546 بمقابلہ 273 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 100% تیز لکھتا ہے۔
- ماڈل کا سائز۔ دونوں کے پاس ماڈلز کے لیے تقریباً 96 GB ہیں۔ 73 مقبول اوپن ماڈلز میں سے 47 M4 Max پر اچھی طرح چلتے ہیں، اور 39 DGX Spark پر۔
- لمبے پرامپٹ پڑھنا۔ llama.cpp کے ناپے گئے ٹیسٹ میں DGX Spark پرامپٹ تقریباً 3.5× تیز پڑھتا ہے (3,062 بمقابلہ 886 ٹوکن فی سیکنڈ)۔ پرامپٹ پڑھنا میموری بینڈوڈتھ پر نہیں بلکہ GPU کی کمپیوٹ طاقت پر منحصر ہے، اور یہی لمبی دستاویز یا کوڈ بیس کے ساتھ پہلے لفظ تک انتظار طے کرتا ہے۔
- سافٹ ویئر۔ DGX Spark NVIDIA کا CUDA استعمال کرتا ہے، جسے زیادہ تر AI سافٹ ویئر سب سے پہلے سپورٹ کرتے ہیں، بشمول ٹریننگ کوڈ اور تصویر و ویڈیو کے بہت سے ٹولز۔ Mac پر ماڈلز اس کے بجائے MLX، llama.cpp کے Metal بیک اینڈ یا PyTorch کے MPS بیک اینڈ سے چلتے ہیں۔
- اس کے گرد۔ دونوں مکمل کمپیوٹر ہیں جو ماڈل کو ایک ہی میموری میں رکھتے ہیں جسے CPU اور GPU بانٹتے ہیں۔
- Mac۔ یہ روزمرہ کا کمپیوٹر بھی ہے، اور Apple Silicon کے لیے بنے MLX Harness اور MLX Node چلاتا ہے۔
مقبول ماڈلز کے ساتھ رفتار
ایک گفتگو کے لیے فی سیکنڈ ٹوکن، ہر چپ اپنے سب سے بڑے میموری سائز پر (128 GB اور 128 GB)، ماڈل کے اس بہترین ورژن کے ساتھ جو سماتا ہے۔
| ماڈل | M4 Max | DGX Spark |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 29–51 8-bit | 14–26 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال | 129–230 اصل 4.25-bit | 65–115 اصل 4.25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال | 77–137 8-bit | 38–68 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 11–20 6-bit | 4–8 8-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 8-bit | 2–3 8-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال | 91–162 اصل 4.25-bit | 45–81 اصل 4.25-bit |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال | 44–78 4-bit | 22–39 4-bit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B فعال | 60–107 2-bit کم معیار | 30–53 2-bit کم معیار |
سوالات
- کیا LLMs کے لیے DGX Spark، M4 Max سے تیز ہے؟
- M4 Max میموری کو DGX Spark سے تقریباً 100% تیز پڑھتا ہے (546 بمقابلہ 273 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 100% تیز لکھتا ہے۔ llama.cpp کے ناپے گئے ٹیسٹ میں DGX Spark پرامپٹ تقریباً 3.5× تیز پڑھتا ہے (3,062 بمقابلہ 886 ٹوکن فی سیکنڈ)۔ پرامپٹ پڑھنا میموری بینڈوڈتھ پر نہیں بلکہ GPU کی کمپیوٹ طاقت پر منحصر ہے، اور یہی لمبی دستاویز یا کوڈ بیس کے ساتھ پہلے لفظ تک انتظار طے کرتا ہے۔
- بڑے ماڈلز کون چلا سکتا ہے، M4 Max یا DGX Spark؟
- دونوں کے پاس ماڈلز کے لیے تقریباً 96 GB ہیں۔ 73 مقبول اوپن ماڈلز میں سے 47 M4 Max پر اچھی طرح چلتے ہیں، اور 39 DGX Spark پر۔
- کیا MLX Node DGX Spark پر چلتا ہے؟
- نہیں۔ MLX Node اور MLX Harness صرف Apple Silicon والے Mac پر، Apple کے MLX فریم ورک کے ساتھ چلتے ہیں۔
مزید موازنے
- M4 Max vs Ryzen AI Max+ 395
- M5 Max vs DGX Spark
- M3 Ultra vs DGX Spark
- M5 Ultra vs DGX Spark
- M1 Max vs M4 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M2 Ultra vs M4 Max
- M3 Max vs M4 Max
لوکل AI کے لیے M4 Max · ہر ماڈل کا موازنہ کریں · لوکل LLMs کے لیے بہترین Mac
یہ کیسے نکالا گیا
میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔
DGX Spark کا ڈیٹا: NVIDIA: DGX Spark (specs)۔