AppleVersus
本地 AI · Mac Studio 对 Mac mini 对 DGX Spark

同样 128 GB，DGX Spark 比较便宜，Mac Studio 内存带宽却高出两倍多。

想在自己桌上跑 AI 模型，Apple 的 Mac mini、Mac Studio 和 NVIDIA 的 DGX Spark 该怎么选？这篇比较三台各放得下哪些模型、跑多快、加内存要多少钱。

这篇比较什么

在本地跑 AI 模型，就是让模型在你自己的电脑上运行，不经过其他公司的服务器。提示词和文档不会离开电脑，没网络也能用，也不用按次付费。门槛在硬件：模型要放得进内存，数据在内存里还要搬得够快。

这篇比较的三台小型台式机都用统一内存，处理器和 GPU 共用同一组内存。一般 PC 的显卡有自己的显存；这三台的 GPU 直接用共用内存，放在桌上的小主机也能加载几十 GB 的模型。

三台候选机器

Mac mini

Apple 的小型台式机，搭载 M6 或 M5 Pro。内存 16–64 GB，12.7 × 12.7 × 5 厘米，重 0.67–0.73 公斤。USD $899 起。

Mac Studio

Apple 较大的台式机，搭载 M5 Max 或 M5 Ultra。内存 36–512 GB，19.7 × 19.7 × 9.5 厘米，重 2.7–3.6 公斤。USD $2,499 起。

DGX Spark

NVIDIA 的桌面 AI 电脑，采用 GB10 芯片，系统是 NVIDIA DGX OS（搭配 Ubuntu Linux）。内存 128 GB，15 × 15 × 5.05 厘米，重 1.2 公斤。USD $4,699。

挑这三台，是因为它们都是接上屏幕就能用的桌面小主机，都让处理器和 GPU 共用内存，价格也有重叠：DGX Spark 的 USD $4,699，落在最便宜和最贵的 Mac Studio 之间；顶配的 Mac mini 也比最便宜的 Mac Studio 贵。笔记本电脑、一体机 Mac，以及插独立显卡的 PC，这篇都不比。

怎么看这篇报告

  1. 放得下哪些模型：内存决定模型能不能跑
  2. 内存带宽：最能看出生成速度的厂商规格
  3. 实测速度：已公布的测试（Mac 是上一代）
  4. 加内存要多少钱：各容量的美国售价
  5. 软件、耗电、购买渠道和多机互联

本篇数据取自 Apple、NVIDIA 官网和已公布的测试，数据日期为 2026 年 9 月 14 日，来源列在文末。新款 Mac 还在预购，下单前请再确认价格和发货。

简单来说

判断标准：内存至少要比模型文件大四分之一，才算放得下，剩下的空间留给系统和对话内容。Apple 和 NVIDIA 都没说明 GPU 最多能用多少内存。

小模型：gpt-oss-20b

4-bit 文件 12.1 GB，这里每一台都放得下，最便宜的是 Mac mini（M6，16 GB），USD $899。上一代 Mac 的公开实测：Mac Studio（M3 Ultra）每秒生成 117 个 token，DGX Spark 86 个，Mac mini（M4 Pro）63 个。

70B 模型：Llama 3.1 70B

4-bit 文件 42.5 GB，放得下的机器里最便宜的是 Mac mini（M5 Pro，64 GB），USD $2,699。公开实测中，上一代 Mac Studio（M3 Ultra）每秒生成 14 个 token，采用 DGX Spark 同款芯片的机器是 5 个。

120B 模型：gpt-oss-120b

4-bit 文件 62.8 GB，Mac mini 全都放不下。DGX Spark 放得下，USD $4,699；Mac Studio 则是 USD $5,099 起。公开实测中，上一代 Mac Studio（M3 Ultra）每秒生成 78 个 token、处理长提示词每秒 1,194 个；GB10 机器分别是 53 个和 865 个。

超过 128 GB

单台要超过 128 GB，只有 M5 Ultra 的 Mac Studio：256 GB USD $9,499 起，512 GB 版本还没有价格。NVIDIA 说两台 DGX Spark 互联可以跑最多 4050 亿参数的模型，两台合计 USD $9,398，不含连接线。

第 1 部分

哪些模型装得下

内存是硬门槛。Mac mini 最多 64 GB，只有这个最高配置放得下 70B 模型；gpt-oss-120b 则任何 Mac mini 都放不下，要选 DGX Spark，或至少 96 GB 的 Mac Studio。单台超过 128 GB 的，这里只有 M5 Ultra 的 Mac Studio。

每个点是一种可以选购的内存容量，刻度每格加倍。A、B、C 三条线是模型文件大小，机器的点要落在线的右边，而且要留一点空间。

Mac miniM6 · 12 核 GPU
16–32 GB
Mac miniM5 Pro
24–64 GB
Mac StudioM5 Max · 32 核 GPU
36 GB
Mac StudioM5 Max · 40 核 GPU
48–128 GB
Mac StudioM5 Ultra · 64 核 GPU
96–256 GB
Mac StudioM5 Ultra · 80 核 GPU
96–512 GB
DGX SparkGB10
128 GB
  • Agpt-oss-20b，4-bit（MXFP4）：文件 12.1 GB
  • BLlama 3.1 70B，4-bit（Q4_K_M）：文件 42.5 GB
  • Cgpt-oss-120b，4-bit（Q4_K_M）：文件 62.8 GB

文件大小是下方测试中 llama.cpp 显示的数字，由 GiB 换算。512 GB 的 Mac Studio 在美国还没有售价。

显示数字
机器内存美国价格存储空间
Mac mini · M6 · 12 核 GPU16 GBUSD $899256GB
Mac mini · M6 · 12 核 GPU24 GBUSD $1,099256GB
Mac mini · M6 · 12 核 GPU32 GBUSD $1,299256GB
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU24 GBUSD $1,699512GB
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU48 GBUSD $2,299512GB
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU64 GBUSD $2,699512GB
Mac mini · M5 Pro · 20 核 GPU24 GBUSD $1,899512GB
Mac mini · M5 Pro · 20 核 GPU48 GBUSD $2,499512GB
Mac mini · M5 Pro · 20 核 GPU64 GBUSD $2,899512GB
Mac Studio · M5 Max · 32 核 GPU36 GBUSD $2,499512GB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU48 GBUSD $3,099512GB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU64 GBUSD $3,499512GB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU128 GBUSD $5,099512GB
Mac Studio · M5 Ultra · 64 核 GPU96 GBUSD $5,4991TB
Mac Studio · M5 Ultra · 64 核 GPU256 GBUSD $9,4991TB
Mac Studio · M5 Ultra · 80 核 GPU96 GBUSD $6,7991TB
Mac Studio · M5 Ultra · 80 核 GPU256 GBUSD $10,7991TB
Mac Studio · M5 Ultra · 80 核 GPU512 GB暂无价格1TB
DGX Spark · GB10128 GBUSD $4,6994TB
第 2 部分

内存传输有多快

模型每生成一个字，都要再从内存读一次权重，所以内存带宽决定了生成速度的上限。DGX Spark 是 273 GB/s，略低于 M5 Pro Mac mini 的 307 GB/s，更远低于 Mac Studio 各款的 460 到 1,200 GB/s。照规格看，DGX Spark 的内存和 128 GB Mac Studio 一样大，生成速度却更接近 Mac mini。这些是厂商公布的数字，不是实测。

内存带宽，GB/s
Mac StudioM5 Ultra
1,200
Mac StudioM5 Max · 40 核 GPU
614
Mac StudioM5 Max · 32 核 GPU
460
Mac miniM5 Pro · 16 核 GPU
307
DGX SparkGB10
273
Mac miniM6 · 12 核 GPU · 24 / 32 GB
170
Mac miniM6 · 12 核 GPU · 16 GB
153
Mac miniM5 Pro · 20 核 GPU
未标示

Apple 标注 M5 Ultra 为 1.2TB/s，这里写成 1,200 GB/s。20 核 GPU 的 M5 Pro，Apple 没有标注带宽。M6 Mac mini 的带宽依选购的内存而定。

显示数字
机器内存带宽，GB/s
Mac Studio · M5 Ultra1,200
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU614
Mac Studio · M5 Max · 32 核 GPU460
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU307
DGX Spark · GB10273
Mac mini · M6 · 12 核 GPU · 24 / 32 GB170
Mac mini · M6 · 12 核 GPU · 16 GB153
Mac mini · M5 Pro · 20 核 GPU未标示
第 3 部分

实测速度：上一代机型

M5 和 M6 Mac 目前还没有人公布测试。以下是它们取代的旧款 Mac（M3 Ultra、M4 Pro），以及 DGX Spark 或采用同款 GB10 芯片机器的结果，只能看出差距大小，不代表新 Mac 的表现。

实测的生成速度和带宽规格一致：三组配对测试里，上一代 Mac Studio 生成都比 GB10 机器快。提示词处理就互有输赢，gpt-oss-20b 和 Llama 3.1 70B 是 GB10 机器快，gpt-oss-120b 是 Mac Studio 快。测的是新 Mac 取代的旧款，软件版本也不同，看差距就好，别太在意确切数字。

gpt-oss-20b · 4-bit MXFP4 · llama.cpp · 2,048 token 提示词

提示词处理 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
2,446
DGX SparkGB10
3,798
Mac miniM4 Pro · 上一代
701
生成 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
117
DGX SparkGB10
86
Mac miniM4 Pro · 上一代
63

由不同网友用不同 llama.cpp 版本发布：两台 Mac 是 build 6280，DGX Spark 是 7067。DGX Spark 领先，可能有一部分来自较新的软件。

显示数字
机器提示词处理 · 每秒 token 数生成 · 每秒 token 数llama.cpp 版本
Mac Studio · M3 Ultra · 上一代2,446.12116.636280
DGX Spark · GB103,797.7686.237067
Mac mini · M4 Pro · 上一代700.7863.346280

Llama 3.1 70B · 4-bit Q4_K_M · llama.cpp · 4,096 token 提示词

提示词处理 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
151
Dell Pro Max with GB10与 DGX Spark 同款芯片
224
生成 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
14
Dell Pro Max with GB10与 DGX Spark 同款芯片
5

两组都是同一位评测者 Jeff Geerling 测的，llama.cpp 版本是 build 7129（GB10）和 7315（Mac）。GB10 机器是 Dell Pro Max with GB10，和 DGX Spark 用同一款芯片。

显示数字
机器提示词处理 · 每秒 token 数生成 · 每秒 token 数llama.cpp 版本
Mac Studio · M3 Ultra · 上一代151.4214.087315
Dell Pro Max with GB10 · 与 DGX Spark 同款芯片223.824.717129

gpt-oss-120b · 4-bit Q4_K_M · llama.cpp · 4,096 token 提示词

提示词处理 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
1,194
Dell Pro Max with GB10与 DGX Spark 同款芯片
865
生成 · 每秒 token 数
Mac StudioM3 Ultra · 上一代
78
Dell Pro Max with GB10与 DGX Spark 同款芯片
53

两组都是同一位评测者 Jeff Geerling 测的，llama.cpp 版本是 build 7129（GB10）和 7315（Mac）。GB10 机器是 Dell Pro Max with GB10，和 DGX Spark 用同一款芯片。

显示数字
机器提示词处理 · 每秒 token 数生成 · 每秒 token 数llama.cpp 版本
Mac Studio · M3 Ultra · 上一代1,193.9778.417315
Dell Pro Max with GB10 · 与 DGX Spark 同款芯片865.1452.867129
第 4 部分

加内存要多少钱

两者都有的内存容量，Mac mini 一律比 Mac Studio 便宜。到了 128 GB，DGX Spark 的 USD $4,699 比最便宜的 128 GB Mac Studio 少 USD $400，还附 4 TB 存储空间，Mac 只有 512 GB。超过 128 GB 就只剩 Mac Studio：256 GB 要 USD $9,499。

各产品在每种内存容量的美国最低价。存储空间不一样：最便宜的 Mac mini 是 256 GB，Mac Studio 是 512 GB 或 1 TB，DGX Spark 只有 4 TB。

  • Mac mini
  • Mac Studio
  • DGX Spark

Apple 只列升级加价、没列整机价格的配置，这里把加价加上基础款价格，并用 Apple 有列出的整机价格逐一核对。Mac 目前是预购价。以上为 Apple 和 NVIDIA 美国官网标价，数据日期 2026 年 9 月 14 日。

显示数字
机器内存美国价格存储空间
Mac mini · M6 · 12 核 GPU16 GBUSD $899256GB
Mac mini · M6 · 12 核 GPU24 GBUSD $1,099256GB
Mac mini · M6 · 12 核 GPU32 GBUSD $1,299256GB
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU48 GBUSD $2,299512GB
Mac mini · M5 Pro · 16 核 GPU64 GBUSD $2,699512GB
Mac Studio · M5 Max · 32 核 GPU36 GBUSD $2,499512GB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU48 GBUSD $3,099512GB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU64 GBUSD $3,499512GB
Mac Studio · M5 Ultra · 64 核 GPU96 GBUSD $5,4991TB
Mac Studio · M5 Max · 40 核 GPU128 GBUSD $5,099512GB
Mac Studio · M5 Ultra · 64 核 GPU256 GBUSD $9,4991TB
DGX Spark · GB10128 GBUSD $4,6994TB
第 5 部分

你的软件能用吗？

llama.cpp 这类常见的本地工具两边都能用。DGX Spark 另外原生支持 4-bit FP4 和 8-bit FP8 格式，差别主要在 NVIDIA 和 Apple 各自的专属软件。

用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 的话，三台都能跑。差别在比较专门的工具：NVIDIA 自家的推理服务软件 TensorRT-LLM 不能在 Mac 上跑，vLLM 和 SGLang 在 Mac 上只部分支持，Apple 的 MLX 则没有 DGX Spark 的官方文档。

工具MacDGX Spark
llama.cpp支持支持
Ollama支持支持
LM Studio支持支持
MLX / mlx-lm支持文档未提及
vLLM部分支持支持
SGLang部分支持支持
TensorRT-LLM不支持部分支持
PyTorch部分支持支持
Hugging Face Transformers支持支持
ComfyUI支持支持
微调支持支持

「文档未提及」是指该项目的官方文档没写，不代表一定不能用。

第 6 部分

耗电

Apple 标注的是每台 Mac 的最大持续耗电；NVIDIA 标注的是 DGX Spark 电源适配器的额定功率和芯片功耗上限。两者量的不是同一件事，所以只列出来，不排名。

机器厂商标示的项目数字
Mac mini最大持续功率（Apple）155 W
Mac Studio最大持续功率（Apple）480 W
DGX Spark电源额定功率（NVIDIA）240 W
DGX SparkGB10 芯片功耗上限（NVIDIA）140 W
第 7 部分

DGX Spark 在哪里有得买

上面用的是美国价格，因为我们追踪的八个市场里，只有美国的 DGX Spark 有公开售价又有现货。其他市场在 2026 年 9 月 14 日的情况如下：

市场DGX Spark价格
美国NVIDIA 有现货USD $4,699
中国有官方经销商，但没有公开售价—
香港找不到 NVIDIA 的销售渠道—
台湾有官方经销商，但没有公开售价—
日本NVIDIA 列出的经销商 ELSA 售价（含税）JPY ¥1,045,000
澳大利亚有官方经销商，但没有公开售价—
英国NVIDIA 有标价，但缺货GBP £4,200
德国NVIDIA 有标价，目前无法购买EUR €4,800

本页不比较美国以外的 Mac 售价。

第 8 部分

把多台机器连起来

NVIDIA 的文档说明怎么用 200 Gb/s 的 ConnectX-7 端口互联两台 DGX Spark，并说两台可以跑最多 4050 亿参数的模型；产品页则写最多四台可跑 7000 亿参数。

Apple 在 macOS 26.2 加入通过 Thunderbolt 5 的 RDMA，让 MLX 把一个模型分到多台 Mac 上跑。Apple 没有说这样能跑多大的模型。

结论：买哪一台

主要跑 200 亿参数左右以下的模型，或想先小规模试试，Mac mini 最便宜：Mac mini（M6，16 GB）售 USD $899，放得下 gpt-oss-20b；Mac mini（M5 Pro，64 GB）售 USD $2,699，放得下 70B 模型。

想跑最大的模型、要最快的生成速度，就看 Mac Studio。这里只有它能超过 128 GB，内存带宽也最高，上一代在每组配对测试的生成速度都已经赢过 GB10 机器。

工作离不开 NVIDIA 的软件或 4-bit FP4 格式、最在意提示词处理速度（三组测试 GB10 机器赢两组），或想用最少的钱买到 128 GB，DGX Spark 比较适合。它比 128 GB 的 Mac Studio 便宜 USD $400，还多了 4 TB 存储空间，只是照规格看生成速度较慢。

写这篇时新款 Mac 还没有公开测试，等结果出来，上面的差距可能会变。

数据来源

规格与价格marketplace.nvidia.com/en-us/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
规格与价格www.apple.com/mac-mini/specs/
规格与价格www.apple.com/mac-studio/specs/
显示全部 49 个来源
规格与价格www.apple.com/shop/buy-mac/mac-mini
规格与价格www.apple.com/shop/buy-mac/mac-studio
规格与价格www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
测试结果github.com/geerlingguy/ai-benchmarks/issues/34#issuecomment-3565587153
测试结果github.com/geerlingguy/ai-benchmarks/issues/42#issuecomment-3624042296
测试结果github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/15396#discussioncomment-14226807
测试结果github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/15396#discussioncomment-14249698
测试结果github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/16578#discussioncomment-14980101
软件文档developer.apple.com/metal/pytorch/
软件文档docs.nvidia.com/dgx/dgx-spark/hardware.html
软件文档lmstudio.ai/docs/app/system-requirements
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/main/docs/source/release-notes.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/main/docs/source/supported-hardware.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-comfyui/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-llama-cpp/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-pytorch-fine-tune/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-sglang/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-unsloth/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks/main/nvidia/playbook-vllm/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI/master/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/ggml-org/llama.cpp/master/README.md
软件文档raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/main/docs/source/en/perf_train_special.md
软件文档raw.githubusercontent.com/ml-explore/mlx-lm/main/mlx_lm/LORA.md
软件文档raw.githubusercontent.com/ml-explore/mlx/main/docs/src/install.rst
软件文档raw.githubusercontent.com/ollama/ollama/main/docs/gpu.mdx
软件文档raw.githubusercontent.com/ollama/ollama/main/docs/macos.mdx
软件文档raw.githubusercontent.com/sgl-project/sglang/main/docs/docs/hardware-platforms/apple_metal.mdx
软件文档raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/main/docs/getting_started/installation/cpu.apple.inc.md
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/de-de/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/en-au/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/en-gb/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/en-us/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/ja-jp/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/zh-cn/developer/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/zh-hk/developer/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况marketplace.nvidia.com/zh-tw/enterprise/personal-ai-supercomputers/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况nvidia.mmt.com.au/collections/nvidia-dgx-spark
DGX Spark 销售情况nvidia.mmt.com.au/products/nvidia-dgx-spark-founders-edition
DGX Spark 销售情况shop.cancom.de/de/spotlights/nvidiadgxspark
DGX Spark 销售情况shop.elsa-jp.jp/view/item/000000001031
DGX Spark 销售情况www.leadtek.com/cht/products/AI_HPC(37)/NVIDIA_DGX_Spark_Founders_Edition(51035)/detail
DGX Spark 销售情况www.nvidia.cn/products/workstations/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况www.nvidia.cn/products/workstations/dgx-spark/where-to-buy/
DGX Spark 销售情况www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况www.nvidia.com/ja-jp/products/workstations/dgx-spark/
DGX Spark 销售情况www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001045810/000104581026000075/nvda-20260726.htm

最后更新 2026-09-14