M3 Ultra
94 modelos de IA caben en 192 GB de VRAM en Q4 nativo. 3 más funcionan con offloading en CPU. Benchmarks reales más abajo.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodología →
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Especificaciones completas
Apple · 2024-05
| VRAM | 192 GB Unified Memory |
| Ancho de banda | 800 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 28 |
| AI Score | 82 / 140 |
| Tensor Cores | 80 |
| TDP | 80 W |
| Rango de precio | Integrada |
| Lanzamiento | 2024-05 |
Benchmarks de IA
Mediciones reales de inferencia — llama.cpp Q4_K_M
| Tarea | Resultado |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 168 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 95 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 37 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 19 tok/s |
| Llama 70B Q4 | 38 tok/s |
| Stable Diffusion 512px | 3s / img |
| Whisper Large RTF | 0.35x |
RTF < 1.0 = más rápido que tiempo real. En Stable Diffusion y Whisper cuanto menor, mejor; en tokens/s cuanto mayor, mejor.
Comparar M3 Ultra con otra GPU
¿Vale la pena el upgrade? Compara specs y benchmarks reales lado a lado.
Abrir comparador →Modelos de IA compatibles — M3 Ultra
94 modelos se ejecutan completos en VRAM · 3 con offloading en CPU
Llama 3.3 70B
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Qwen2.5 72B
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Llama 3.1 70B
Qwen2.5-Coder 32B
Ver los 94 modelos compatibles →
También funciona con offloading en CPU (3)
- Llama 3.1 405B 115 GB Q2 Cómo instalar →
- DeepSeek V3.2 184.5 GB Q2
- Hermes 3 405B 115 GB Q2 Cómo instalar →
M3 Ultra · Amazon
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M3 Ultra para Inteligencia Artificial Local
La M3 Ultra es una de las opciones más potentes para IA local gracias a sus 192GB de Unified Memory. Con esta cantidad de memoria puedes cargar modelos de 70B parámetros completos en Q4, incluyendo Llama 3.1 70B, Qwen2.5 72B y DeepSeek R1 Distill 32B sin ningún tipo de offloading. Es la elección óptima para usuarios que quieren el máximo rendimiento sin compromisos.
Los benchmarks reales muestran 95 tokens/segundo en Llama 7B Q4 y 38 tokens/segundo en Llama 70B Q4. Para generación de imágenes, Stable Diffusion 512px tarda aproximadamente 3 segundos por imagen, y Whisper Large transcribe a 0.35x tiempo real.
Si buscas correr modelos de código abierto a nivel profesional desde casa, la M3 Ultra elimina prácticamente todas las limitaciones de VRAM. Puedes usar la calculadora de VRAM para verificar cualquier modelo específico, o visitar nuestra guía de inicio para configurar tu entorno local.
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