DGX Spark vs Mac Studio 怎麼選？M3 Ultra、M4 Max 實測、頻寬與 CUDA 生態比較（2026）

作者：黃俊凱 Gask Hung｜發布：2026-10-06｜最後更新：2026-10-06

Mac Studio 出字比較快，DGX Spark 讀長文比較快，差別來自記憶體頻寬與算力的取捨。M3 Ultra 的記憶體頻寬是 819 GB/s、M4 Max 是 546 GB/s，DGX Spark 只有 273 GB/s，單人對話時 Mac 通常快兩到三倍。DGX Spark 則有 1 PFLOP 的 FP4 算力和完整的 CUDA 生態，處理長文件、影像生成、微調，或開發完要搬上 NVIDIA 伺服器時，它順手很多。

一、DGX Spark 和 Mac Studio 規格差在哪？

三台都是統一記憶體，CPU 和 GPU 共用同一塊，差最多的是頻寬：M3 Ultra 是 DGX Spark 的三倍，M4 Max 是兩倍。一位自己有 DGX Spark 的知乎作者 Saniffer 下了很準的定位：Mac Studio 像一台有超大共享記憶體的全能專業工作站，DGX Spark 則像一台縮小到桌面上的 CUDA AI 開發伺服器。

項目	DGX Spark（GB10）	Mac Studio M3 Ultra	Mac Studio M4 Max
統一記憶體	128GB LPDDR5X	96GB 起，最高 512GB	最高 128GB
記憶體頻寬	273 GB/s	819 GB/s	546 GB/s
GPU	Blackwell，6,144 個 CUDA 核心	60 或 80 核	40 核
AI 專用單元	第五代 Tensor Core，FP4 稀疏 1 PFLOP	32 核 Neural Engine	16 核 Neural Engine
網路	10GbE＋兩個 200Gb QSFP（ConnectX-7）	10GbE、Thunderbolt 5	—
系統與軟體	Linux、CUDA、vLLM、TensorRT-LLM	macOS、Metal、MLX	macOS、Metal、MLX

• 1 PFLOP 不能拿來跟 Mac 比：這是 FP4 低精度加稀疏運算的條件下量到的，蘋果沒有公布可以直接對比的數字。GB10 的 AI 效能大約落在 RTX 5070 與 5070 Ti 之間。
• Mac 的 Neural Engine 通常不跑大模型：本地跑 LLM 主要靠 GPU 與統一記憶體，MLX 也主要把計算放在 CPU 和 GPU。
• 功耗不同：DGX Spark 整機約 140W，用外接 240W USB-C 供電；M3 Ultra 峰值約 250W。

規格有一處要留意：多數文章寫所有 M3 Ultra 都是 819 GB/s，但也有一篇 2025 年 3 月的文章寫 96GB 版只有 400 GB/s，購買低配版前請對照蘋果官方規格頁。M5 世代的新機規格為 M5 Max 最高 128GB、614 GB/s，M5 Ultra 最高 512GB、約 1.2 TB/s。資料來源：知乎〈512GB 蘋果 Mac Studio 能替代英偉達 DGX Spark 嗎？〉、〈128GB 以上統一內存的 Mac Studio，哪一代真正能跑大模型？〉、〈別買錯了，Mac 的統一內存≠顯存！〉。

二、出字速度：為什麼 Mac Studio 比較快？

生成每一個字，都要把整個模型的權重從記憶體讀一遍，所以出字速度的上限就是頻寬除以模型大小。以 70B 模型 4-bit 量化（約 35GB）為例，DGX Spark 的上限約每秒 7.8 個 token，M4 Max 約 15.6，M3 Ultra 約 23.4。實測通常只有上限的 55% 到 75%，被快取讀寫與框架開銷吃掉。

機器	模型與設定	生成速度（tok/s）	來源
DGX Spark	Llama 3.1 70B，FP8	2.7	黃黃黃先森
DGX Spark	Qwen3.8-27B，Q8，29GB	6.8	大兵
DGX Spark	GPT-OSS 20B，MXFP4，Ollama	49.7	黃黃黃先森
M3 Ultra 512GB	70B，4-bit	11–12	太平洋的水
M3 Ultra 512GB	QwQ 32B，4-bit，32K 上下文	36.9	太平洋的水
M3 Ultra 512GB	8B 級，4-bit	110–135	太平洋的水
M3 Ultra 512GB	DeepSeek R1 671B，4-bit	約 20	太平洋的水

這張表的模型、量化與框架都不一樣，不能逐列比大小，但方向很一致：稠密的大模型在 DGX Spark 上生成很慢，70B FP8 只有 2.7 tok/s，跟公式算出的上限吻合。

例外是混合專家（MoE）模型。MoE 每個 token 只啟用一小部分參數，要讀的權重少很多，所以在 DGX Spark 上跑 MoE 比跑稠密模型快得多。Reddit 用戶 zzsf 拿兩台 DGX Spark（ASUS GX10）對比 M5 Max 128GB 與 M3 Ultra 512GB，結果在 DeepSeek V4 這類 MoE 模型上，Spark 的生成速度跟 M5 Ultra 的推算值接近，但換到 Qwen3.6 的 MoE 模型就明顯落後。差距要看模型，買之前先找你主力模型的實測。

知乎作者虞大膽用同一個 Qwen 3.8 27B 對比 M4 Max 與 DGX Spark：M4 Max 頻寬是 Spark 的一倍多，但 GPU 算力有限，首字延遲比不上 DGX Spark，上下文越長差距越明顯；他也提到 llama.cpp 在部分設備上有 bug，這組測試沒辦法做到完全一致的比較。資料來源：知乎〈M4 Max Mac Studio 跑 Qwen 3.8 27B 推理實測〉、Reddit r/LocalLLM 串 1w93ap4。

三、讀長文與多人並發：DGX Spark 的主場

處理長輸入的「預填充」階段吃的是算力，排名在這裡反過來，DGX Spark 明顯較快。一份硬體選購指南舉了一個很有感的例子：128K token 的提示詞，蘋果晶片要處理好幾分鐘，高算力的 NVIDIA 卡只要幾秒。要把整份合約、整個程式庫丟進去問問題的人，這個差距比出字速度更重要。

DGX Spark 實測	預填充（tok/s）	生成（tok/s）
Llama 3.1 8B，FP8，SGLang，單人	7,991	20.5
Llama 3.1 8B，FP8，SGLang，32 人並發	7,949	368（總量）
GPT-OSS 20B，MXFP4，Ollama	2,053	49.7
Llama 3.1 70B，FP8	803	2.7

多人同時用時，DGX Spark 的算力才真正發揮。上表同一個 8B 模型，單人只有 20.5 tok/s，32 人並發的總吞吐到 368 tok/s。Dendro Logic 的測試更極端：256 個並行連線下的總吞吐量是單人測試的 120 倍，細節可以參考DGX Spark 並發效能實測。要放在辦公室給一群人共用，看的是這種數字。

另一個常被忽略的差異是散熱。DGX Spark 用外接電源，機身內部有較大的散熱空間，評測者認為長時間運作比 Mac mini、Mac Studio 這類精簡機身有優勢，後者在類似測試中出現過降頻。資料來源：知乎〈NVIDIA DGX Spark 深度評測：個人超算的新標準〉、〈2026 年本地 AI 模型最佳硬體完全選購指南〉、Dendro Logic NVIDIA DGX Spark Concurrency Benchmark。

四、軟體生態：CUDA 還是 MLX？

CUDA 仍然是 AI 開發的主航道，DGX Spark 上驗證過的模型搬到 H100、H200 或 RTX PRO 伺服器幾乎不用改。Mac 的 Metal、MLX 是另一條技術路線，模型可以轉過去跑，但跟企業常見的 CUDA 伺服器不是同一套開發與部署環境。

工作	DGX Spark	Mac Studio
本地大模型對話	vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama	MLX、LM Studio、Ollama、llama.cpp
開發完搬到 NVIDIA 伺服器	同一套 CUDA 環境，幾乎不用改	要換一套工具鏈
圖片與影片生成	多數工作流先支援 CUDA	只寫了 CUDA 的節點會報錯或退回慢速
Whisper 語音轉寫	faster-whisper 可用，要對齊 Arm 與 CUDA 版本	改用 MLX Whisper
影片剪輯與編碼	1 組 NVENC、1 組 NVDEC	M3 Ultra 有 4 組編碼、4 組 ProRes 引擎
辦公室常開的共用服務	Linux、SSH、Docker，天生就是伺服器	做得到，但比較像個人工作站

• MLX 生態在快速追趕：Ollama 在 2026 年 3 月把 Mac 後端換成 MLX，符合條件的機器生成速度接近翻倍。只用 Ollama 跑模型的人，Mac 的體驗已經比一年前好很多。
• DGX Spark 的坑在平台太新：它是 Arm 加 Blackwell，不是一般 x86 電腦加顯卡。Arm64、CUDA、cuDNN 與各套件的版本任何一個沒對上，就會出現硬體很強、軟體暫時跑不起來的狀況。
• 微調：NVIDIA 給 DGX Spark 的定位是最高 70B 級模型微調、200B 級模型推論，微調要搭配 LoRA 這類省記憶體的方法。Mac 也做得到 LoRA，但工具與教學資源仍以 CUDA 一側為多。

五、要跑更大的模型：串接與叢集

兩邊都能串接，但實測的擴充效率都不高，單機放不下的模型才值得串，不要期待兩台就快兩倍。

DGX Spark 每台有兩個由 ConnectX-7 驅動的 200Gb QSFP 埠，NVIDIA 官方說單台支援最高 200B 參數推論，兩台串起來可以跑 405B。這是標準的資料中心網卡，常見的分散式推論框架都能直接用，接法可參考DGX Spark 雙機 200G 網路設定指南。

Mac Studio 用 Thunderbolt 5 串接，關鍵在 RDMA。知乎上這個題目最高讚的回答整理了 Jeff Geerling 的實驗：四台 Mac Studio 串成 1.5TB 記憶體跑 671B 的 DeepSeek V3.1，單台 21.1 tok/s，四台約 31 tok/s。硬體加到四倍，速度只多不到五成。

• 要用 RDMA 才快：走 TCP 延遲約 300 微秒，RDMA 只要 30 到 50 微秒。macOS 新增了給 MLX 用的 RDMA API，Exo 框架先用上了，但它的 RDMA 程式碼還沒開源。
• 不是每個埠都能用：每台 Mac Studio 有 6 個 Thunderbolt 5，目前只有 3 個能走 RDMA。
• llama.cpp 幾乎沒受惠：它用自己的 RPC 協定走 TCP，用 Thunderbolt 5 只比 2.5GbE 乙太網快約一成。
• 也能混著用：有人把兩台 DGX Spark 與一台 256GB M3 Ultra 用 llama.cpp RPC 組成異構叢集，名義記憶體合計 512GB。

六、價格與供貨：M3 Ultra 大記憶體版已經停售

兩邊都在漲價、都缺貨，而且 M3 Ultra 的 256GB 與 512GB 版本已經買不到新機。美國市價上，DGX Spark 約 4,699 美元，Mac Studio M3 Ultra 約 5,299 美元。

機型	價格	供貨狀況
DGX Spark 128GB	2026 年 2 月從 3,999 漲到 4,699 美元（+17.5%）	供應保守，下一代最快 2027 年第四季
Mac Studio M3 Ultra	約 5,299 美元（2026 年 6 月市價）	256GB 與 512GB 版本已取消
Mac Studio M3 Ultra 512GB	中國大陸到手約 8 萬人民幣	已停售，只剩庫存或二手
Mac Studio M5 Ultra 256GB	中國大陸約 76,999 人民幣	現行新機

供貨是現在最大的變數。據知乎的硬體比較文，庫克在 2026 年 5 月的財報會上承認 Mac mini 與 Mac Studio 因 AI 需求暴增供應受限，最高配機型的交期一度拉長到 13 到 14 週；全球記憶體短缺也讓蘋果在 2026 年 6 月 25 日調漲 Mac 價格。M4 Max 128GB 的近期報價本篇沒有查到可靠來源。

DGX Spark 在台灣的購買管道、價格與採購陷阱，可以參考DGX Spark 台灣完整購買指南；Mac Studio M5 世代的配置選擇，可以參考Mac Studio M5 Max／M5 Ultra 跑地端 LLM 實測整理。

七、該選哪一台？七種情境對照

先想清楚主要用途：跟模型對話為主選 Mac Studio；要讀長文、生影像、微調，或開發完要搬上 NVIDIA 伺服器，選 DGX Spark。

你的主要用途	建議	理由
一個人跟 70B 以內的模型對話、寫文字	Mac Studio M4 Max	頻寬是 Spark 的兩倍，出字較快
單機要放進 200B 以上的模型	Mac Studio 大記憶體版	128GB 的 Spark 放不下；M3 Ultra 大記憶體版已停售，新機看 M5 Ultra
把整份合約或程式庫丟進去問	DGX Spark	長輸入的預填充靠算力，Spark 明顯較快
圖片與影片生成（ComfyUI）	DGX Spark	工作流大多先支援 CUDA，Mac 容易卡在節點上
微調模型，或開發完要上線到 NVIDIA 伺服器	DGX Spark	同一套 CUDA 環境，搬過去不用改
辦公室常開、多人共用的推論服務	DGX Spark	Linux 伺服器形態，並發吞吐高
影片剪輯為主，偶爾跑模型	Mac Studio	多組編碼與 ProRes 引擎，一台做完整個流程

• 選了 DGX Spark，就優先跑 MoE 模型：稠密的 27B 在 Spark 上只有個位數 tok/s，MoE 體驗差很多。
• 只跑 Whisper 或 32B 級模型，不必追大記憶體：為了跑 Whisper 買 512GB 是嚴重過剩，真正需要的是軟體適配與穩定的 GPU 加速。
• 裝得下不等於跑得動：671B 的模型放得進 512GB，生成卻只有約 20 tok/s。買之前先用公式算一下你要跑的模型在這台機器上最快能到多少。

八、蓋斯克怎麼評估

本篇的效能數字都來自文末參考資料的公開實測與原廠規格。[需提供蓋斯克的實際評估流程或客戶導入案例：客戶用途、最後選的機型與記憶體、上線後的實際速度與遇到的問題。若暫無，發佈時可刪除本節。]

結論：先看用途，再看頻寬，最後才看記憶體大小

• 對話選 Mac，開發選 Spark：單人出字速度 Mac 快兩到三倍；長輸入、多人並發、影像生成與 CUDA 工具鏈是 DGX Spark 的主場。
• 頻寬決定出字速度：用「頻寬 ÷ 模型大小」就能估出上限，比看記憶體容量或 TOPS 更準。
• 先確認買得到：M3 Ultra 大記憶體版已停售、兩邊都在漲價，下單前先確認配置與交期，不確定就先租來測。

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參考資料

• 512GB 蘋果 Mac Studio 能替代英偉達 DGX Spark 嗎？真正的差距不在內存大小（Saniffer，知乎，2026-07-21）
• 本地跑 700GB 大模型，Mac Studio 和 DGX Spark（GB10）怎麼選？（杞鋂的回答，知乎）
• 同問題：DGX Spark 與 Mac 的 llama.cpp RPC 異構叢集（知乎）
• 128GB 以上統一內存的 Mac Studio，哪一代真正能跑大模型？（halo，知乎，2026-06-04）
• M4 Max Mac Studio 跑 Qwen 3.8 27B 推理實測（虞大膽，知乎，2026-09-29）
• NVIDIA DGX Spark 深度評測：個人超算的新標準（黃黃黃先森，知乎，2025-10-16）
• 3 萬塊的 AI 超級電腦，每秒只能蹦 6.7 個 token（大兵，知乎，2026-08-29）
• Apple M3 Ultra（512GB 統一內存）本地 LLM 推理全面分析（太平洋的水，知乎，2025-07-17）
• 2026 年本地 AI 模型最佳硬體完全選購指南（曾小健，知乎，2026-07-17）
• DGX Spark、Mac Studio 與 Gorgon Halo 的 AI 硬體江湖（Chun，知乎，2026-08-05）
• 別買錯了，Mac 的統一內存≠顯存！（DocTransPro，知乎，2026-08-28）
• Reddit r/LocalLLM 討論串 1w93ap4（M5 Ultra Mac Studio vs 2x DGX Spark benchmark）、1w1tbvy（Mac Studio M5 vs DGX Spark）
• Dendro Logic：NVIDIA DGX Spark Concurrency Benchmark

延伸閱讀：地端 LLM 主機大車拼｜DGX Spark 1x vs 2x 效能對決｜Mac Studio M5 跑地端 LLM 實測整理｜LLM 主機規格怎麼抓｜設備租賃服務

更多關於 DGX Spark 與 Mac Studio 的常見問題FAQ

Q1：哪些人適合買 DGX Spark？

要處理長文件、做圖片與影片生成、微調模型，或開發完要搬到 NVIDIA 伺服器上線的人最適合。DGX Spark 有 1 PFLOP 的 FP4 算力，長輸入的預填充明顯比 Mac 快，跑的又是 Linux 與 CUDA，vLLM、TensorRT-LLM 直接能用。放在辦公室給多人共用也合適，同一個 8B 模型 32 人並發的總吞吐可到 368 tok/s。選了它之後，盡量挑 MoE 模型來跑。

Q2：只想用 Ollama 跟模型聊天，該買哪一台？

買 Mac Studio。單人對話的出字速度幾乎由記憶體頻寬決定，M4 Max 546 GB/s、M3 Ultra 819 GB/s，分別是 DGX Spark 273 GB/s 的兩倍與三倍。Ollama 在 2026 年 3 月把 Mac 後端換成 MLX 後，速度又接近翻倍。模型在 70B 以內選 M4 Max 就夠；要放更大的模型才需要大記憶體版。

Q3：DGX Spark 和 Mac Studio 大概各要多少錢？

DGX Spark 在 2026 年 2 月從 3,999 美元漲到 4,699 美元；Mac Studio M3 Ultra 美國市價約 5,299 美元。M3 Ultra 的 256GB 與 512GB 版本已停售，512GB 在中國大陸到手曾約 8 萬人民幣；新一代 M5 Ultra 256GB 在中國大陸約 76,999 人民幣。台灣售價與管道可參考DGX Spark 台灣完整購買指南。

Q4：跟 RTX 5090 或 AMD Ryzen AI Max 395 比起來呢？

RTX 5090 頻寬 1,792 GB/s，模型放得下時最快，但只有 32GB 顯存，70B 模型 4-bit 約 35GB 就塞不進去。AMD Ryzen AI Max 395 有 128GB 統一記憶體，頻寬約 256 GB/s，跟 DGX Spark 差不多慢，軟體又走 ROCm，生態比 CUDA 弱。要比較更多機型，可以參考地端 LLM 主機大車拼。

Q5：M3 Ultra 大記憶體版停售了，還值得找庫存或二手嗎？

要看你需不需要單機 256GB 以上的記憶體。M3 Ultra 頻寬 819 GB/s，跑大模型仍然實用，但新機已經是 M5 Ultra（最高 512GB、約 1.2 TB/s），二手要確認配置、保固與電池以外的硬體狀況。不確定的話先用自己的模型與工作量實測，蓋斯克科技提供設備租賃與導入評估，可以先租後買。