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SoC Apple M3 Ultra: Decepcionante CPU Benchmark Resultado Aparece

Foto del escritor: Masterbitz
Masterbitz
9 mar 2025
2 min de lectura

Hace poco, Apple sorprendió a la industria con la presentación de su renovado Mac Studio con los SoCs M4 Max y M3 Ultra. Por alguna razón, el gigante de Cupertino decidió equipar su Mac de sobremesa más caro con un SoC Ultra basado en una generación anterior, el M3, en lugar de la nueva familia M4. Sin embargo, el M3 Max, en el que se basa el M3 Ultra, no se quedaba atrás, lo que indica que el M3 Ultra probablemente ofrecerá un rendimiento impresionante. Sin embargo, si nos atenemos a una serie de pruebas recientes, parece que el M3 Ultra está demasiado cerca del M4 Max en cuanto a rendimiento de la CPU, lo que hace que la diferencia de 2.000 dólares entre los dos SoC sea difícil de digerir. Huelga decir que un solo punto de referencia no es representativo del rendimiento en el mundo real, así que acepta esta información con cautela.



Según los resultados de Geekbench recientemente publicados, el M3 Ultra obtuvo una puntuación de 3.221 en un solo núcleo, lo que es aproximadamente un 18% más lento que el M4 Max. En cuanto al rendimiento multinúcleo, cabría esperar que el M3 Ultra de 32 núcleos barriera el suelo con el M4 Max de 16 núcleos, pero no es exactamente así. Con una puntuación de 27.749, el M3 Ultra aventaja al M4 Max por un abismal 8%. Por supuesto, estas son las primeras pruebas, lo que puede sugerir que las puntuaciones futuras serán probablemente más altas. Sin embargo, está más claro que el agua que el M3 Ultra y el M4 Max, al menos en términos de rendimiento de la CPU, estarán muy cerca en el rendimiento multihilo, y el M4 Max seguirá siendo sustancialmente más rápido que la variante M3 Ultra, mucho más cara, en el rendimiento monohilo. Parece que el principal argumento de venta del Mac Studio equipado con M3 Ultra será la enorme GPU de 80 núcleos y hasta 512 GB de memoria unificada compartida por la CPU y la GPU, lo que resultará muy útil para ejecutar localmente LLM masivos y otras cargas de trabajo especializadas.


Fuentes: Geekbench, jimmyjames_tech


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