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Reddit 用户在四款 Mac 上实测 32 个模型解码速度

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AI 综述

一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户在 M2 Pro、M4 Pro、M5 Max 和 M3 Ultra 四台 Mac 上，用基于 MLX 的 Rapid-MLX 引擎以相同设置测试了 32 个模型（含 Qwen3.5 4B、gpt-oss 20B、Gemma 4 26B 等）的解码速度并公布结果。测试为 4-bit、无推测解码，prompt 512 tokens、生成 128，取 5 次运行的中位数；该用户自述参与 Rapid-MLX 开发。

AI 根据报道生成 · 21 小时前更新

最新进展10月31日 03:38

四款 Mac 横评：同一批 32 个模型在 M2 Pro、M3 Ultra、M4 Pro 与 M5 Max 上的 benchmark

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月31日

03:38
Reddit · r/LocalLLaMA
四款 Mac 横评：同一批 32 个模型在 M2 Pro、M3 Ultra、M4 Pro 与 M5 Max 上的 benchmark
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户用基于 MLX 的 Rapid-MLX 引擎，在 M2 Pro、M4 Pro、M5 Max 和 M3 Ultra 四款 Mac 上以相同设置测试 Qwen3.5 4B、gpt-oss 20B、Gemma 4 26B（MoE）、Qwen3-Coder 30B 等模型的解码速度。结果显示 MoE 模型下 36GB 的 M5 Max 可匹敌或超过 M3 Ultra，dense 的 27B 模型则仍受内存带宽限制、Ultra 最快；Qwen-Image 2.1 生成 1024x1024 图像时 M5 Max 比 M4 Pro 快约 7 倍、比 Ultra 快约 2 倍。

本事件热度走势

可比范围当前: 5
可比范围峰值: 910月31日 06:00
近 24 小时变化: –

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