M5 Ultra
Apple M5 Ultra:96–512 GB 記憶體、1200 GB/s 頻寬。以 512 GB、8K 上下文估算,下表列出它能跑的開源模型。 Mac Studio 專屬,1.2 TB/s、96–512 GB 統一記憶體:256 GB 以上能放進 DeepSeek-V4-Flash 這類本站任何單張顯示卡都裝不下的模型。Apple 表示 512 GB 版本將於 2026 年 10 月下旬出貨。
最後更新: 2026-10-14
規格
能跑哪些模型
在 8K 上下文長度下,放得下的最高品質量化版本與預估生成速度。 此為估算值,並非實測。請參考估算方法說明。
| 模型 | 參數量 | 最佳量化 | 所需記憶體 | tok/s(預估) |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | 284B (13B) | Q8_0 | 295.6 GiB | 56 |
| Qwen3.8-Flash-Next | 180B (6B) | FP16 | 352.7 GiB | 65 |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B (10B) | FP16 | 239.3 GiB | 39 |
| Mistral Small 4 119B (2603) | 119B (6.5B) | FP16 | 233.4 GiB | 60 |
| gpt-oss-120b | 117B (5.1B) | FP16 | 229.6 GiB | 76 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct | 109B (17B) | FP16 | 215.2 GiB | 23 |
| GLM-4.5-Air | 106B (12B) | FP16 | 209.2 GiB | 33 |
| Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | 80B (3B) | FP16 | 157.1 GiB | 130 |
| Llama 3.3 70B Instruct | 70B | FP16 | 139.9 GiB | 5.6 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B (3B) | FP16 | 69.1 GiB | 130 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 35B (3B) | FP16 | 69.1 GiB | 130 |
| Qwen3-32B | 32.8B | FP16 | 66.6 GiB | 12 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32.76B | FP16 | 66.6 GiB | 12 |
| Gemma 4 31B IT | 30.7B | FP16 | 61.6 GiB | 13 |
| Qwen3-30B-A3B (2507) | 30.5B (3.3B) | FP16 | 60.9 GiB | 118 |
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 30.5B (3.3B) | FP16 | 60.9 GiB | 118 |
| GLM-4.7-Flash (30B-A3B) | 30B (3B) | FP16 | 59.6 GiB | 130 |
| Qwen3.5-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 14 |
| Qwen3.6-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 14 |
| Qwen3.8-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 14 |
| Gemma 3 27B IT | 27B | FP16 | 54.3 GiB | 14 |
| Gemma 4 26B A4B IT | 25.2B (3.8B) | FP16 | 50.1 GiB | 103 |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 16 |
| Magistral Small 1.2 (2509) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 16 |
| Devstral Small 2 24B Instruct (2512) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 16 |
| gpt-oss-20b | 21B (3.6B) | FP16 | 41.8 GiB | 108 |
| Phi-4 (14B) | 14B | FP16 | 29.4 GiB | 28 |
| Gemma 3 12B IT | 12B | FP16 | 24.8 GiB | 33 |
| Gemma 4 12B Unified IT | 11.95B | FP16 | 24.2 GiB | 33 |
| Qwen3.5-9B | 9B | FP16 | 18.4 GiB | 43 |
| Qwen3-8B | 8.2B | FP16 | 17.7 GiB | 48 |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | 8.19B | FP16 | 17.6 GiB | 48 |
| Llama 3.1 8B Instruct | 8B | FP16 | 17.1 GiB | 49 |
| Gemma 4 E4B IT | 8B | FP16 | 16.4 GiB | 49 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 3.21B | FP16 | 7.7 GiB | 121 |
| Kimi K2.6 | 1000B (32B) | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-R1-0528 (671B) | 671B (37B) | 放不下 | – | – |
價格
各商店的最新售價,以查價當天頁面標示的價格為準。
| 地區 | 商店 | 商品 | 售價 | 每 GB | 查價日 |
|---|---|---|---|---|---|
| 台灣 | Apple | Mac Studio,M5 Ultra 晶片,30 核心 CPU、64 核心 GPU,96GB 統一記憶體,1TB 儲存裝置Price shown in Apple Store configurator for this configuration | NT$199,900 | NT$2,082/GB | 2026-10-14 |
| 美國 | Apple | Mac Studio, M5 Ultra chip, 30-core CPU, 64-core GPU, 96GB memory, 1TB storagePrice shown in Apple Store configurator for this configuration | US$5,499 | US$57/GB | 2026-10-14 |
- 台灣性價比:跑 Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M, 8K) 預估約每秒 160.8 個 token,換算為 0.8 tok/s/每 NT$1,000。
- 美國性價比:跑 Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M, 8K) 預估約每秒 160.8 個 token,換算為 2.9 tok/s/每 US$100。
同一款硬體查過兩天以上的價格後,這裡會出現價格走勢圖。
全部價格 →常見問題
M5 Ultra 可以跑哪些 LLM?
以 512 GB 記憶體、8K 上下文估算,放得下的最大模型包括:DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.5-122B-A10B、Mistral Small 4 119B (2603)、gpt-oss-120b。完整清單見下方表格。
M5 Ultra 跑本地 LLM 有多快?
生成速度主要取決於記憶體頻寬(1200 GB/s)。以 Llama 3.1 8B Instruct(FP16)為例,預估約每秒 49 個 token;模型越大越慢。
M5 Ultra 能跑 70B 等級的模型嗎?
可以。Llama 3.3 70B Instruct 在 M5 Ultra(512 GB)上以 FP16 量化、8K 上下文約需 139.9 GiB,預估生成速度約每秒 5.6 個 token。
資料來源
- https://www.apple.com/mac-studio/specs/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_M5
- https://www.apple.com/newsroom/2026/09/the-new-mac-mini-and-mac-studio-are-available-today/
- https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-new-mac-studio-with-m5-max-and-m5-ultra/
- https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/