کیا LLMs کے لیے DGX Spark، M5 Max سے تیز ہے؟

M5 Max میموری کو DGX Spark سے تقریباً 125% تیز پڑھتا ہے (614 بمقابلہ 273 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 125% تیز لکھتا ہے۔ llama.cpp کے ناپے گئے ٹیسٹ میں دونوں تقریباً ایک ہی رفتار سے پرامپٹ پڑھتے ہیں (3,220 اور 3,062 ٹوکن فی سیکنڈ)۔

بڑے ماڈلز کون چلا سکتا ہے، M5 Max یا DGX Spark؟

دونوں کے پاس ماڈلز کے لیے تقریباً 96 GB ہیں۔ 73 مقبول اوپن ماڈلز میں سے 47 M5 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۔

LLMs کے لیے M5 Max بمقابلہ DGX Spark: میموری، رفتار، کون سا لیں

ساتھ ساتھ

	M5 Max	DGX Spark
یہ کیا ہے	MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra)	ایک مکمل چھوٹا کمپیوٹر
میموری سائز	36, 48, 64, 128 GB	128 GB
میموری بینڈوڈتھ	460–614 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	120 tok/s	57 tok/s
ناپا گیا: پرامپٹ پڑھنا	3,220 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۔ M5 Max میموری کو DGX Spark سے تقریباً 125% تیز پڑھتا ہے (614 بمقابلہ 273 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 125% تیز لکھتا ہے۔
ماڈل کا سائز۔ دونوں کے پاس ماڈلز کے لیے تقریباً 96 GB ہیں۔ 73 مقبول اوپن ماڈلز میں سے 47 M5 Max پر اچھی طرح چلتے ہیں، اور 39 DGX Spark پر۔
لمبے پرامپٹ پڑھنا۔ llama.cpp کے ناپے گئے ٹیسٹ میں دونوں تقریباً ایک ہی رفتار سے پرامپٹ پڑھتے ہیں (3,220 اور 3,062 ٹوکن فی سیکنڈ)۔
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۔

ماڈل	M5 Max	DGX Spark
Llama 3.1 8B Instruct8B	33–58 8-bit	14–26 8-bit
gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال	145–259 اصل 4.25-bit	65–115 اصل 4.25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال	86–154 8-bit	38–68 8-bit
Qwen3.8 27B27B	10–17 8-bit	4–8 8-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	4–7 8-bit	2–3 8-bit
gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال	102–182 اصل 4.25-bit	45–81 اصل 4.25-bit
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال	49–88 4-bit	22–39 4-bit
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B فعال	67–120 2-bit کم معیار	30–53 2-bit کم معیار

سوالات

کیا LLMs کے لیے DGX Spark، M5 Max سے تیز ہے؟: M5 Max میموری کو DGX Spark سے تقریباً 125% تیز پڑھتا ہے (614 بمقابلہ 273 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 125% تیز لکھتا ہے۔ llama.cpp کے ناپے گئے ٹیسٹ میں دونوں تقریباً ایک ہی رفتار سے پرامپٹ پڑھتے ہیں (3,220 اور 3,062 ٹوکن فی سیکنڈ)۔
بڑے ماڈلز کون چلا سکتا ہے، M5 Max یا DGX Spark؟: دونوں کے پاس ماڈلز کے لیے تقریباً 96 GB ہیں۔ 73 مقبول اوپن ماڈلز میں سے 47 M5 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

لوکل AI کے لیے M5 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)۔

لوکل AI کے لیے M5 Max بمقابلہ DGX Spark۔