顶配超10万！两台Mac Studio在家就能跑满血DeepSeek，网友：这是性价比最高的大模型一体机
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编译|苏宓
出品|CSDN（ID：CSDNnews）
大模型这场竞赛正酣，国内外科技巨头、创业公司“打”得异常火热。从不断升级的OpenAIGPT系列、GoogleGemini，到国产大模型DeepSeek以及这两天爆火的Manus，各大厂商你追我赶，唯独苹果自推出AppleIntelligence之后，似乎没了太大动静。然而，就在外界以为苹果就要错失先机时，没想到其重磅发布了一款MacStudio，从硬件层面为大模型的运行铺了路。
新款MacStudio提供了号称地表最强的全新M3Ultra和M4Max芯片两种选择。其中，M3Ultra芯片加持下的MacStudio，最高可配备32核CPU和80核GPU，并支持高达512GB的统一内存。
有专门在各种设备上尝试跑大模型的机构深入分析显示，这款设备能够运行超6000亿参数的LLM（大语言模型）。换句话说，个人用户在家就能流畅运行完整体量的DeepSeekR1，这一突破让众多AI爱好者兴奋不已。
搭载M3Ultra芯片的MacStudio来了
值得一提的是，备受期待的M3Ultra版MacStudio今日正式开启预售，成为目前配置最强的MacStudio机型。
与M1Ultra、M2Ultra类似，全新的M3Ultra实际上是由两颗M3Max处理器通过台积电的先进封装技术（苹果将其称为“UltraFusion”）拼接在一起的。从外部看是一颗芯片，但内部实际上是两个M3Max组合，总共包含1840亿个晶体管。
相比前代，M3Ultra带来了大幅升级。该芯片最多可配置32核（24颗高性能核心和8颗高能效核心），而M2Ultra的最高配置为24核（16颗高性能核心和8颗高能效核心）。苹果表示，这使得M3Ultra相比M2Ultra性能提升50%，相比初代M1Ultra提升80%。
GPU方面，这一代的M3Ultra最高配备80核，相较于M2Ultra的76核提升不大。不过，苹果在2023年10月的“ScaryFast”活动中就提到，真正影响GPU速度的，更多是架构优化，而不只是核心数量。
苹果还强调，M3系列的GPU核心相比M2系列快80%，部分原因在于引入了硬件加速的网格着色（MeshShading）和光线追踪（RayTracing）技术。再加上M3Ultra额外的GPU核心，苹果表示其图形处理性能大约是M2Ultra的两倍。
此外，M3Ultra还配备了32核神经引擎（NeuralEngine），用于加速AppleIntelligence相关的AI任务。在AI计算领域，最关键的升级点其实是内存。苹果表示，搭载M3Ultra芯片的MacStudio最低配置96GB的统一内存，最高可选配至512GB，达到个人电脑迄今统一内存配置之最。
两台MacStudio可以跑满血版DeepSeekR1
因为以上强大的更新，据苹果介绍，搭载M3Ultra的MacStudio，足以运行“参数超过6000亿”的LLM。
根据苹果官网显示，M3Ultra版MacStudio运行数千亿参数大模型的token生成速度是M1Ultra的16.9倍。
正因此，MacStudio已成为AI研究人员和爱好者的热门选择之一，被认为是运行高参数大模型最具性价比的平台之一。
据外媒TheRegister披露，凭借800GB/s的内存带宽，在家跑类似DeepSeekR1这样的模型完全可行（至少在4-bit精度下）。DeepSeekR1拥有6710亿个参数，加载后内存占用超过400GB。但由于采用了MixtureofExperts（MoE）架构，实际同时激活的参数只有370亿个，这意味着生成速度可以达到20~30tokens每秒。
针对这一可行性的计划，国外一家专注于在不同设备上运行大模型的EXOLabs在X平台表示，「两台配备512GB内存（总价18,000美元）的M3UltraMacStudio，通过Thunderbolt5连接后，可以以20tokens/秒的速度运行满血的DeepSeekR1（8-bit）」。
那么MacStudio上跑大模型的成本如何？
AlexCheema算了笔账，并分享了其最新观点。他表示，想跑这些超大的AI模型，第一步就是让它们塞进显存（或者是苹果称之为的“统一内存”）。那问题来了，不同平台的内存价格和性能差距有多大？
对此，他做了一个不同硬件平台的内存容量、带宽和成本的对比（注意：这里没有包含DIGITS相关数据，因为具体细节尚未确认）：
硬件
内存大小
内存带宽
价格
每GB内存成本
NVIDIAH100
80GB
3TB/s
$25,000
$312.50/GB
AMDMI300X
192GB
5.3TB/s
$20,000
$104.17/GB
AppleM2Ultra
192GB
800GB/s
$5,000
$26.04/GB
AppleM3Ultra
512GB
800GB/s
$9,500
$18.55/GB
相比M2Ultra，M3Ultra在每GB内存成本上降低了28%，性价比提升了不少。
不过，AlexCheema认为，苹果的M3Ultra的MacStudio短板也很明显。有个问题就是——“内存刷新率”，也就是设备的内存带宽和内存大小的比值。这个数值决定了设备每秒可以完整读写多少次全部内存，对单条输入（batch_size=1）推理速度影响很大。如果是一个会占满设备全部内存的密集型模型，它的最大理论token生成速率就受这个数值限制。
硬件
内存刷新率（每秒）
NVIDIAH100(80GB)
37.5次
AMDMI300X(192GB)
27.6次
AppleM2Ultra(192GB)
4.16次（比H100低9倍）
AppleM3Ultra(512GB)
1.56次（比H100低24倍）
可以看出，苹果用更大内存换来了更低的刷新率，M3Ultra的这个数值甚至比H100低24倍。换句话说，苹果设备更适合那些需要大量内存、但对带宽要求不高的AI模型。
再看看单位带宽的成本（每1GB/s内存带宽需要多少钱，数值越低越划算）：
硬件
每GB/s带宽成本
NVIDIAH100(80GB)
$8.33
AMDMI300X(192GB)
$3.77
AppleM2Ultra(192GB)
$6.25
AppleM3Ultra(512GB)
$11.875
从数据来看，M3Ultra在这方面性价比比M2Ultra还差，不过它的优势在于超大容量的内存。
在AlexCheema看来，AlexCheema苹果这套方案，在稀疏模型上特别吃香，比如MoE（专家混合）和模块化路由（ModularRouting）这种架构：
MoE（专家混合）：
MoE结构在每一层都有多个“专家”（子模型），但每次推理时只激活其中的一小部分。比如DeepSeekR1的激活率是1/32（8/256），如果未来能优化到1/128（8/1024），那就更适合M3Ultra了，因为它主要依赖大内存，而不是高带宽。
模块化路由（ModularRouting）：
这类方法（比如DiPaCo）会用多个小模型，然后由一个“控制器”决定激活哪些模型，把结果组合起来。这个方案也是需要大内存但对带宽要求低，刚好适合M3Ultra。
这两种方法的共同点是：
需要大容量内存
对内存带宽要求不高
一次推理只激活部分参数
所以，虽然M3Ultra带宽没优势，但对于只激活少量参数的AI模型，它反而是个不错的选择。
AlexCheema预测道，“如果明年苹果推出M4Ultra版MacStudio，很可能会提升带宽。因为苹果的UltraFusion技术是把两块Max芯片拼在一起，而M4Max的内存带宽比M3Max提升了36.5%，所以如果M4Ultra继续用类似架构，带宽问题应该能得到改善（甚至可能会有更大提升）。”
总的来说，M3Ultra目前是一个高内存、低带宽的AI计算平台，它非常适合稀疏专家模型（MoE）和模块化AI结构。如果苹果在M4Ultra上进一步提升带宽，那么它在AI计算领域的竞争力会更强。
价格不菲的MacStudio
不过，对于个人爱好者而言，想用MacStudio跑这种模型，就如AlexCheema计算的，价格可不便宜。要把内存升级到512GB，就得额外加5,500美元，国行版本从96GB统一内存升级到512GB就需要加3万元，这样一来，M3Ultra版MacStudio的起价（32核CPU+80核GPU+512GB统一内存+1TB固态硬盘）就飙升到74249元，而且这还只是基础配置，不包含存储升级。如果选满16TB的SSD，即32核CPU+80核GPU+512GB统一内存+16TB固态硬盘需要108749元。如果按照ExoLabs提到的配置，两台MacStudio满配下来需要217,498元，价格着实不菲。
对此，TheRegister指出，虽然高端MacStudio用的是M3Ultra，但基础款其实搭载的是M4Max——这颗芯片去年秋天就已经在MacBookPro上亮相了。M4Max最高配备16核CPU（12颗高性能核心+4颗高能效核心）、40核GPU，并支持最高128GB统一内存，存储也能扩展到8TB。不过，考虑到苹果的存储溢价一向不低，而MacStudio主要是桌面设备，更划算的方案可能是选外接USB4或Thunderbolt存储，性价比更高。
尽管价格不菲，MacStudio的发布还是让不少AI爱好者兴奋不已，不少人涌入社交平台分享自己的最新看法。
来自X平台的用户AaronNg评价道：“苹果的512GBMacStudio绝非噱头。别说大多数PC只能支持128GB内存了，而且还不是显存（VRAM）。512GB统一内存的规格，已经能与那些售价五位数的高端GPU相媲美。这台机器不仅能跑DeepSeekR1，几乎所有AI任务都能轻松应对。在AI计算领域，没有比这更强的个人电脑了。”
还有网友直言：
“这可能是全球首款能在家里直接跑满血版DeepSeekV3/R1的「桌面超算」。”
“支持512GB统一内存，让M3Ultra版MacStudio成为了性价比最高的大模型一体机。”
当然也有人觉得普通用户围观一下即可，毕竟价格摆在那里：
“DeepSeekR1是一个拥有6710亿参数的超大规模AI模型，通常需要强大的硬件才能运行。
苹果最新的M3Ultra版MacStudio，配备512GB内存，确实可以运行这个模型，但如果想在家完整运行未量化版本，需要两台设备协同工作。
虽然技术上可行，但这种配置价格昂贵，更适合研究人员或AI爱好者，而非普通用户。
对于大多数人来说，运行较小或经过量化优化的AI模型会更实际，同时依然能提供出色的性能。”
对此，你怎看？会买MacStudio来跑大模型吗？
参考：
https ://www.theregister.com/2025/03/05/apple_m3_ultra_mac_studio/
https ://x.com/alexocheema/status/1897473357756416291
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