Dòng M6
Dòng M5
Dòng M4
Dòng M3
Dòng M2
Dòng M1
Theo mẫu Mac
Đối đầu
- M1 vs M1 Pro
- M1 Pro vs M1 Max
- M1 Max vs M1 Ultra
- M1 vs M2
- M1 Pro vs M2 Pro
- M2 vs M2 Pro
- M1 Max vs M2 Max
- M2 Pro vs M2 Max
- M1 Ultra vs M2 Ultra
- M2 Max vs M2 Ultra
- M2 vs M3
- M2 Pro vs M3 Pro
- M3 vs M3 Pro
- M2 Max vs M3 Max
- M3 Pro vs M3 Max
- M2 Ultra vs M3 Ultra
- M3 Max vs M3 Ultra
- M1 vs M4
- M2 vs M4
- M3 vs M4
- M1 Pro vs M4 Pro
- M3 Pro vs M4 Pro
- M4 vs M4 Pro
- M1 Max vs M4 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M2 Ultra vs M4 Max
- M3 Max vs M4 Max
- M3 Ultra vs M4 Max
- M4 Pro vs M4 Max
- M4 vs M5
- M4 Pro vs M5 Pro
- M5 vs M5 Pro
- M1 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Max
- M4 Pro vs M5 Max
- M4 Max vs M5 Max
- M5 Pro vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Ultra
- M4 Max vs M5 Ultra
- M5 Max vs M5 Ultra
- M5 vs M6
Mac và PC
Hoặc bắt đầu từ một mô hình: mọi mô hình · so sánh
Cách tính
Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.