DGX Spark 論争 — M5 Max 128GB

論争の構造 — 矛盾は錯覚

結論を先に: 両者は別の指標で勝っている。矛盾した数値の原因は①量子化形式の違い（NVFP4/FP8 vs Q4_K_M/Q8）②バッチサイズ（1 vs 32）③ワークロード（単発decode vs 並列スループット）④CUDA/Metalのスタック成熟度。全て一次データで確認済み。

Mac派の根拠

帯域幅 614 vs 273 GB/s（2.25倍）

メモリ帯域はdecode速度の物理的上限を決める。273GB/sのLPDDR5xしか持たないDGX Sparkは、batch=1のDenseモデルdecodeでは原理的にM5 Maxに勝てない。lmsys自身が「帯域が主要ボトルネック」と実証。HN理論派もこの見方。さらにDGX SparkのD-V4-Flash vLLM移植版は<2 t/sという惨敗記録も。

▸ lmsys一次レビュー ▸ vLLM移植<2t/s

DGX派の根拠

バッチングで20.5→368 tps（18倍）

lmsys実測: Llama 3.1 8B SGLang batch1で7,991 prefill / 20.5 decode → batch32で7,949 / 368 tpsへ線形スケール。CUDAの成熟したスタックが並列処理で効く。RTX 5090は215 tps。M5 Maxにこの水準の並列スループット実測は存在しない（oMLXでbatch8=27.9が最高記録）。

▸ lmsys一次レビュー

lmsys DGX Spark 一次実測（要約）

条件	prefill tps	decode tps	意味
Llama 3.1 8B FP8 / SGLang / batch 1	7,991	20.5	単発decodeは帯域の壁で遅い
同上 / batch 32	7,949	368	並列では18倍スループット
RTX 5090 (比較)	8,519	205	Sparkの並列効率が上回る場面も
Mac Studio M3 Ultra (比較)	10,108	215	prefill 4倍・decodeも上
speculative decoding (EAGLE3)	—	最大2×	ソフトウェアで帯域の壁を緩和

GB10: 20 CPUコア・1 PFLOP FP4・128GB LPDDR5x 273GB/s。GPT-OSS 120B/Llama 70Bは動くが「試作・実験向け、本番向けではない」とlmsys自身が結論。 → 原文

定量比較総覧

ソース	比較対象	結論	条件の注意
lmsys (2025-10)	DGX Spark 単体	batch1 decode遅・batch32強い	FP8/q4_K_M混在、SGLang+Ollama
presenc.ai	DGX vs Mac Studio M5 Max	場面によりDGX +13〜45%	プロダクション設定・CUDAスタック前提
digitalapplied (2026)	DGX vs M5 Max vs RTX 6000	3者の使い分けマップ	NVFP4中心の評価
contracollective (2026)	M5 Max vs 5090 vs DGX	コスト/ワット分析	スループット中心的
agentnativedev (Medium)	M5 Max vs 4090 vs 2×3090	128GB unifiedの利点強調	大モデル載ることを重視
GitButler	多機種ガントレット	Mac=コーディング実用可	実タスク評価

「DGX +13〜45%」と「M5が2.25倍帯域」が共存する理由: 比較が同じ量子化・同じバッチ・同じスタックで行われていないから。DGX側の数字はNVFP4/FP8+CUDA最適化後、Mac側はGGUF/MLX Q4。量子化形式だけで生成速度は変わる。単純比較は無意味で、「何を載せて・何人で使うか」で判定が反転する。

最終判定 — 条件付き勝者表

勝者: M5 Max

単発decode・大MoEモデル

284B D-V4-Flashを34〜39 tok/sで。122Bを65 tok/s。帯域614GB/s+128GB unifiedが効く。DGXに284Bは2bitで辛うじて、実用速度は出ない。

勝者: DGX Spark

並列スループット・訓練・FP4

batch32で368 tps。CUDA生態系・EAGLE3投機decode・NVFP4。複数人・複数エージェント同時なら圧倒。1 PFLOP FP4でファインチューンも。

勝者: 状況次第

コーディングエージェント

1人1エージェントならM5 Max（帯域・電力・静音）。並列エージェント群ならDGX。@jun_songの$7k vs $4k階層はまさにこの使い分け。

"DGX Spark truly shines when serving smaller models, especially when batching is utilized… best suited for prototyping and experimentation rather than production.— lmsys org, DGX Spark一次レビュー（2025-10-13）
lmsys.org/blog/2025-10-13-nvidia-dgx-spark

コミュニティの空気

「Macの方が良い」派が目立つ

@jun_song: ハードウェアガイドで両者を階層分け（$4k DGX / $7k M5 Max）。@bridgemindai: DGX GB10の37tpsを見て「Apple税の代替を検討したがM5 Maxの方が速い」。HN理論派: 帯域比でMac優位を主張。ただし投機decodeやCUDA成熟度を挙げるDGX擁護も。

「用途で決めろ」が多数派

r/LocalLLaMAのDGXスレでは「1人用ならMac、サーバーならDGX」「訓練するならDGX一択、推論だけならMac」が定番コメント。感情論より実測文化が根付いている。