作者：陟**********收
音乐：@陟**********收创作的原声
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更新时间：2026年9月23日 22:33
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【复测】FP8精度M5max对比DGX Spark 结合评论区意见，把 DGX Spark 的模型从 NVFP4（4-bit）升级到 FP8（8-bit），与 Mac M5 Max 的 Q8 对齐精度后重新测试。 本次复测新增：长文信息召回、10 轮记忆力测试，并通过第三台电脑统一调度两台设备模型的 V1 接口进行公平对比。 结论：精度拉平后，Mac对比上一期视频优势继续扩大；DGX 仅在 个别场景下略有优势； 别外说明下测试结论仅适用于智能体，如果涉及AI视频和模型微调等严重依赖CUDA生态场景DGX 完胜Mac 。 测试数据和脚本已放网盘，需要可以私信。 #macbookpro #M5max #DGXSpark
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【避坑】M5max+oMLX对比DGX Spark依然拉跨 接上期评论区反馈，M5 Max换成oMLX引擎+MLX专用模型重新测试。prefill衰减改善了，但根本问题没解决——苹果FP16算力只有DGX的1/5，长上下文prefill占95%时间，差距被无限放大。 实测端到端延迟：8K以内M5更快，16K开始DGX反超，128K时M5要2分钟而DGX只要45秒，256K差距6.7倍。 结论：Mac短上下文极快但长上下文拉跨，DGX短上下文不快长上下文不慢很均衡。最终方案——DGX做主智能体跑长任务，Mac做子智能体跑短线，两者互补。 #M5max #DGXspark #macbookpro #本地ai #智能体
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