並排比較
熱門模型的速度
單一對話每秒產生的 token 數；每款晶片都以最大記憶體配置計算（192 GB 和 512 GB），使用放得下的最佳模型版本。
| 模型 | M2 Ultra | M3 Ultra |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 42–75 8 位元 | 43–77 8 位元 |
| gpt-oss-20b21B · 啟用 3.6B | 189–337 原生 4.25 位元 | 194–345 原生 4.25 位元 |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 啟用 3B | 113–200 8 位元 | 115–205 8 位元 |
| Qwen3.8 27B27B | 13–22 8 位元 | 13–23 8 位元 |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 5–9 8 位元 | 5–9 8 位元 |
| gpt-oss-120b117B · 啟用 5.1B | 133–237 原生 4.25 位元 | 137–243 原生 4.25 位元 |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 啟用 10B | 34–60 8 位元 | 35–62 8 位元 |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 啟用 13B | 63–112 3 位元 品質較低 | 27–47 8 位元 |
常見問題
- 執行 LLM 時，M3 Ultra 比 M2 Ultra 快嗎？
- 差不多：兩者的記憶體頻寬相差不到幾個百分點。M3 Ultra 最高可配 512 GB 記憶體，M2 Ultra 最高 192 GB。
- M2 Ultra 和 M3 Ultra，哪個能執行更大的模型？
- M3 Ultra。M3 Ultra 最高可配 512 GB 記憶體，M2 Ultra 最高 192 GB。在最大配置下，它能順暢執行 73 個開放模型中的 60 個，另一款為 49 個。
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計算方式
記憶體：模型參數以每個權重 8、6、4、3 或 2 位元計算，加上 MLX 的分組縮放（每個權重半個位元），或依其原生格式計算，再留出上下文空間。macOS 預設讓 GPU 使用約 75% 的統一記憶體。速度：記憶體頻寬除以每個 token 讀取的位元組數，就是單一對話的上限；在 llama.cpp 的 Apple Silicon 公開效能測試中，實際執行可達這個上限的約 45% 到 80%，本頁顯示的就是這個範圍。這些是估算值，不是實測值：可以到 MLX Bench 測量你自己的 Mac。模型數據來自各模型的官方模型卡，晶片數據來自 Apple 的技術規格。核對於 2026-10-19。數據與 mlx.app/compare 相同。