NVIDIA DGX Spark vs Ryzen AI MAX+ 395 vs Mac Studio：128GBクラスのローカルLLM実行機 3択 2026年版
DGX Spark vs Ryzen AI MAX+ 395 はどっちを買うべきか。128GB unified memoryのローカルLLM実行機が3陣営出揃った2026年、NVIDIA DGX Spark（GB10・約4,699ドル）・Ryzen AI MAX+ 395（Strix Halo）・Mac Studioを、メモリ帯域・tok/sec・動かせるモデル規模・CUDAエコシステム・価格・消費電力で比較し、自分の用途でどれを買うべきかを判断軸として示します。
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結論：速度（tok/sec）を取るなら Mac Studio、CUDA資産・微調整・将来のクラウド移植を取るなら NVIDIA DGX Spark、コスパと汎用性を取るなら Ryzen AI MAX+ 395（Strix Halo）です。3機種とも「128GB前後のメモリをGPUと共有して大きいモデルを1機に載せる」という同じコンセプトですが、決定的に違うのはメモリ帯域（Mac Studio が約546〜800GB/s と圧倒、DGX Spark 約273GB/s・Strix Halo 約215〜256GB/s）とソフトウェアエコシステム（DGX Spark はフルCUDA、Strix Halo は ROCm/Vulkan、Mac は MLX/Metal）の2点です。「自分の用途がどの軸を重視するか」で答えが変わります。
2026年、128GBクラスのローカルLLM実行機がついに3陣営出揃いました。AppleのMac Studio、AMDの Ryzen AI MAX+ 395（Strix Halo）、そして新顔の NVIDIA DGX Spark（GB10 Grace Blackwell）。どれも「大容量のメモリをGPUから直接使い、70Bクラス以上の巨大モデルをデスクトップ1台で動かす」という同じ夢を売っています。
では、自分はどれを買うべきなのか。私はこの記事で、①メモリ帯域、②トークン生成速度（tok/sec）、③プロンプト処理、④動かせるモデル規模、⑤エコシステム、⑥価格・消費電力の6軸で3機種を横並びにします。先に断っておくと、ここで使う数値は各社公称値と海外レビュー・コミュニティ実測を出典付きで集約したものです。iris-lab の自前実測はまだで、誇張した数字は載せません。実機での再現計測は入手次第このページに追記します。
まず3機種の素性を1枚に
| 項目 | NVIDIA DGX Spark（GB10） | Ryzen AI MAX+ 395（Strix Halo） | Mac Studio（M4 Max / M3 Ultra） |
|---|---|---|---|
| プロセッサ | GB10 Grace Blackwell | Zen 5 + Radeon 8060S（RDNA 3.5） | Apple M4 Max / M3 Ultra |
| CPU | 20コア Arm（Cortex-X925×10 + A725×10） | 16コア32スレッド x86 | 16コア / 最大32コア |
| GPU | Blackwell・6,144 CUDAコア・5th-gen Tensor | Radeon 8060S・40 CU | 40コア / 最大80コア |
| メモリ | 128GB LPDDR5X（256-bit） | 最大128GB LPDDR5X | 最大128GB / 最大512GB |
| メモリ帯域 | 約273 GB/s | 約215〜256 GB/s | 約546 GB/s（M4 Max）/ 約800 GB/s（M3 Ultra） |
| AI演算 | 1 PFLOP FP4（sparsity） | XDNA 2 NPU 50 TOPS超 | Neural Engine |
| OS | DGX OS（Ubuntuベース） | Windows / Linux | macOS |
| エコシステム | フルCUDA / TensorRT / NIM | ROCm / Vulkan | MLX / Metal |
| 価格目安 | 約$4,399〜5,404（≒70〜85万円） | 約30〜51万円 | 約55〜100万円超 |
この表で最初に目が行くのはメモリ容量でしょうが、ローカルLLMの体感を決めるのは容量ではなくメモリ帯域です。ここを外すと買ってから後悔します。
軸1：メモリ帯域がtok/secの天井を決める
ローカルLLMのトークン生成では、1トークン出すたびにモデルの全重みをメモリから読み出します。だから読み出し速度＝メモリ帯域が、そのまま生成速度の天井になります。TOPSやCUDAコア数より、まずここを見てください。
| 機種 | メモリ帯域 | 帯域比（Strix Halo基準） |
|---|---|---|
| Ryzen AI MAX+ 395 | 約215〜256 GB/s | 1.0x |
| NVIDIA DGX Spark | 約273 GB/s | 約1.1〜1.3x |
| Mac Studio M4 Max | 約546 GB/s | 約2.1〜2.5x |
| Mac Studio M3 Ultra | 約800 GB/s | 約3.1〜3.7x |
DGX Spark と Strix Halo はどちらも256-bit幅のLPDDR5Xで、帯域はほぼ同じレンジです。一方で Mac Studio は M4 Max でも倍以上、M3 Ultra なら3倍以上の帯域を持ちます。純粋な生成速度（tok/sec）の序列は、この帯域の序列にほぼ比例します。
この仕組みは「メモリ帯域幅(GB/s)がローカルLLMの tok/sec を決める仕組み 2026年版」で詳しく解説しています。「DGX Spark は1 PFLOPもあるのに、なぜ Mac に生成速度で負けるの？」という疑問は、ここを読むと氷解します。
軸2：トークン生成速度（tok/sec）の現実
帯域から予想される生成速度の傾向です。70B Q4クラスでの目安レンジを示します。
| 機種 | 70B Q4 生成 tok/sec（目安） | 備考 |
|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra | 約18〜25 tok/s | 帯域800GB/sで最速帯 |
| Mac Studio M4 Max | 約6〜9 tok/s | 128GB構成の現実解 |
| NVIDIA DGX Spark | 約5〜8 tok/s | 帯域273GB/s・FP4最適化で底上げ |
| Ryzen AI MAX+ 395 | 約5 tok/s | 帯域律速 |
生成速度だけ見れば、帯域に勝る Mac が優位です。ただし注意点が2つあります。
1つ目。DGX Spark と Strix Halo は帯域が近いため、素のtok/secでは大差がつきません。差が出るのは後述するprefillとエコシステムです。
2つ目。70Bクラスをこのクラスの機材で回すというのは、「20〜30 tok/s の即レス」を買う選択ではありません。「自前で・オフラインで・巨大モデルを動かせる」こと自体に価値がある選択です。速度の即時性が最優先なら、答えはクラウドAPIやGPUサーバーです。128GB機が狙う土俵ではありません。
軸3：プロンプト処理（prefill）はDGX Sparkの隠れた強み
トークン生成（decode）とは別に、入力プロンプトを最初に読み込む処理（prefill / prompt processing）があります。長いコンテキストを投げたときの「最初の1文字が出るまでの待ち時間」を決める部分で、ここで効くのは帯域より演算性能です。
DGX Spark は 1 PFLOP の FP4 演算と6,144基のCUDAコアを持ち、prefillでは3機種の中で頭一つ抜けています。Tom’s Hardware のレビューでも、DGX Spark が総合で Ryzen AI MAX+ 395 を上回ると評価されている主因はここにあります。「長いコードベースや文書を丸ごと投入して質問する」「RAGで大量の文脈を毎回読ませる」といったエージェント的な使い方では、prefillの速さが体感を大きく左右します。
prefillが用途を左右する理由は「ローカルLLM プロンプト処理（prefill）速度 GPU別ベンチマーク 2026年版」で掘り下げています。tok/secだけ見て選ぶと、長文用途で「最初の応答が遅すぎる」と後悔しがちです。
軸4：動かせるモデル規模
容量別に、どこまでのモデルが現実的に載るかを整理します。
| モデル規模 | DGX Spark 128GB | Strix Halo 128GB | Mac Studio 128GB | Mac Studio M3 Ultra 512GB |
|---|---|---|---|---|
| 70B Q4 | ◎ 余裕 | ◎ 余裕 | ◎ 余裕 | ◎ 余裕 |
| 70B Q8 | ○ 動く | ○（96GB割当） | ○ 動く | ◎ 余裕 |
| 120B級 MoE | ○ 動く | ○ 動く | ○ 動く | ◎ 余裕 |
| 200B級（量子化） | ○（NVIDIA公称・最大200B） | △ ギリギリ | △ ギリギリ | ◎ 動く |
| 300GB超フル | ✗ | ✗ | ✗ | ○ 動く |
128GB勢（DGX Spark / Strix Halo / Mac Studio M4 Max）は、おおむね70B〜120B MoEまでが快適圏です。NVIDIAは DGX Spark で量子化により最大200Bパラメータまでを謳い、2台をConnectX-7で接続すれば405Bクラスにも手が届くとしています。一方、300GB超の超巨大モデルを1機にフルで載せたいなら、これは128GB機の手に余ります。最大512GBを積める Mac Studio M3 Ultra の出番です。
軸5：エコシステムが一番の分かれ目
帯域や容量以上に、長く使ううえで効いてくるのがソフトウェアエコシステムです。
| 軸 | DGX Spark | Strix Halo | Mac Studio |
|---|---|---|---|
| 推論スタック | CUDA / TensorRT-LLM / NIM | ROCm / Vulkan / llama.cpp | MLX / Metal / llama.cpp |
| 微調整（fine-tuning） | ◎ フルCUDAで最も枯れている | △ ROCm対応が前提 | ○ MLXで可能・情報量は中 |
| クラウド移植性 | ◎ データセンターGPUと同一スタック | △ | △ |
| ツールの動作実績 | ◎ 大半がCUDA前提で動く | ○ 改善中 | ○ Apple系で充実 |
| つまずきにくさ | ◎ | △（ROCmは環境構築が鬼門なことがある） | ◎ |
DGX Spark の最大の価値はここです。クラウドのデータセンターGPUと同じCUDA／TensorRT／NIM がデスクトップで動くため、研究や開発で書いたコードがそのまま本番のクラウドGPUに移植できます。「手元で試す → クラウドにスケールする」を同一スタックで通せるのは、Strix Halo や Mac にはない強みです。
逆に「とにかく動かせればいい」「コミュニティの情報が豊富なほうがいい」なら、Mac の MLX/Metal は導入が滑らかで日本語情報も増えています。Strix Halo の ROCm は性能こそ出るものの、環境構築でつまずく報告がまだあります（Vulkan/llama.cpp 経由なら比較的安定）。Strix Halo の実測と運用の勘所は「Ryzen AI MAX+ 395（Strix Halo）ローカルLLM 推論ベンチマーク 2026年版」にまとめています。
軸6：価格と消費電力
| 軸 | DGX Spark | Strix Halo ミニ | Mac Studio M4 Max 128GB |
|---|---|---|---|
| 価格目安 | 約$4,399〜5,404（≒70〜85万円） | 約30〜51万円 | 約55〜65万円 |
| OEM廉価版 | Acer / ASUS（Ascent GX10）/ Dell（Pro Max GB10）/ MSI（EdgeXpert） | 各社ミニPC多数 | ─ |
| 推論時の消費電力 | 約170〜240W帯 | 約120〜150W | 約120〜160W |
| アイドル | 中 | 約15〜25W | 約20〜30W |
| 静音性 | ファン搭載 | 筐体次第 | ほぼ無音 |
価格は Strix Halo ミニが圧勝です。Beelink GTR9 Pro のような攻めた機種なら128GB構成で約30万円から狙え、DGX Spark の半額以下になります。DGX Spark は当初$3,999スタートでしたが$700の値上げを経て、NVIDIA Marketplaceでは$4,699（DLI講座込み）、Best Buyでは$5,404と、実売は$4,400〜5,400レンジです。
消費電力はどれも優秀で、70B推論を150〜240Wで回せます。RTX 5090デスクトップ（推論中600〜700W）と比べれば3機種とも圧倒的に省電力で、「24時間モデルを回しっぱなし」用途ではどれを選んでも電気代で勝てます。
総合判定：あなたはどれを買うべきか
6軸を踏まえて言い切ります。
| あなたの優先事項 | 選ぶべき |
|---|---|
| 70B以上の生成速度・静音・即レス体感 | Mac Studio（M4 Max / M3 Ultra） |
| 300GB超の超巨大モデルを1機に載せたい | Mac Studio M3 Ultra（512GB） |
| CUDA資産・微調整・クラウド移植の互換性 | NVIDIA DGX Spark |
| 長文コンテキスト・RAGでprefillが効く用途 | NVIDIA DGX Spark |
| とにかく安く128GBのLLM機が欲しい | Ryzen AI MAX+ 395 ミニ |
| Windows/Linux・x86互換・ゲーム兼用 | Ryzen AI MAX+ 395 ミニ |
私の総括はこうです。速度に金を払えるなら Mac、CUDAという「将来への互換性」に金を払うなら DGX Spark、合理的に安く済ませるなら Strix Halo。 3機種ともスペック表の「128GB」は同じでも、性格はまるで違います。容量だけ見て「どれも同じようなもの」と判断すると、買ってから帯域差・価格差・エコシステムの壁に必ず驚きます。
2陣営での詳しい実測対決は「Ryzen AI MAX+ 395 vs Mac Studio M4 Max ローカルLLM 実測対決 2026年版」に、Strix Haloのメモリ構造そのものは「AMD Strix Halo の Unified Memory とは」にまとめてあります。AMDが2026年6月に予約開始した公式開発機を DGX Spark と単機対決させた「DGX Spark vs Ryzen AI Halo Developer Platform 2026：$3,999 のAMD公式Strix Halo開発機は買いか」も、DGX Spark を検討中なら合わせて読んでください。
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