תאכלס › בונים מחשב › AI עם זיכרון משותף – Mac Studio, DGX Spark, Ryzen AI Max

🍎 AI עם זיכרון משותף – Mac Studio, DGX Spark, Ryzen AI Max

המון זיכרון (128GB עד 512GB) לכרטיס הגרפי, בקופסה קטנה ושקטה. לא בונים – קונים מוכן. למי שרוצה להריץ מודלים ענקיים בשקט ובחשמל נמוך, ומוכן לוותר על מהירות ועל שדרוג.

בקצרה: המודל הגדול שנכנס כולו בזיכרון המשותף: Qwen3.5 122B-A10B (MoE) ב-Q4 (צריך כ-89.6GB). וידאו AI: LTX-Video 2B (distilled 0.9.8), Wan2.1 T2V-1.3B, HunyuanVideo-1.5 (8.3B), Wan2.2 TI2V-5B, LTX-2.5 (22B, עם קול), Wan2.2 A14B (T2V / I2V), HunyuanVideo (13B, הדגם הראשון). עריכה: Mac Studio מצוין לעריכה (Final Cut, DaVinci). בשאר המכשירים העריכה סבירה, אבל זו לא המטרה שלהם.

האפשרויות

אפשרות 1

Apple Mac Studio עם M5 Max

זיכרון משותף 36GB, ואפשר 48/64/128GB; רוחב פס זיכרון 614GB/s (בגרסת 40 ליבות גרפיקה)

מקור: Apple – Mac Studio, מפרט

השוו מחיר

בישראל: זאפ KSP אייבורי באג

בחו״ל: eBay^* AliExpress^* Amazon

אפשרות 2

Apple Mac Studio עם M5 Ultra

זיכרון משותף 96GB, ואפשר 256GB או 512GB; רוחב פס 1.2TB/s

מקור: Apple – Mac Studio, מפרט

השוו מחיר

בישראל: זאפ KSP אייבורי באג

בחו״ל: eBay^* AliExpress^* Amazon

אפשרות 3

NVIDIA DGX Spark

שבב GB10, זיכרון משותף 128GB, רוחב פס 273GB/s, CUDA. NVIDIA: הרצת מודלים עד 200 מיליארד פרמטרים

מקור: NVIDIA – DGX Spark

השוו מחיר

בישראל: זאפ KSP אייבורי באג

בחו״ל: eBay^* AliExpress^* Amazon

אפשרות 4

מיני-PC עם AMD Ryzen AI Max+ 395

16 ליבות, גרפיקה Radeon 8060S, עד 128GB LPDDR5x-8000 ב-256 ביט. Ollama תומך בו.

מקור: AMD – Ryzen AI Max+ 395, מפרט

השוו מחיר

בישראל: זאפ KSP אייבורי באג

בחו״ל: eBay^* AliExpress^* Amazon

למה אין מחיר כולל? מחירי החלקים משתנים כל שבוע, ומחירי זיכרון (RAM) כמעט הוכפלו בתחילת 2026 (TechRadar – מחירי זיכרון DRAM כמעט הוכפלו עד מרץ 2026). כדי לא להטעות, אנחנו לא ממציאים מחיר – לחצו "השוו מחיר" ליד כל חלק.

גילוי נאות: קישורים שמסומנים ב-^* (eBay, AliExpress) הם קישורי שותפים – אם קונים דרכם, תאכלס עשוי לקבל עמלה, בלי תוספת מחיר לכם. אנחנו לא מעתיקים מחירים מחנויות: הקישורים פותחים חיפוש באתר החנות, ושם רואים את המחיר העדכני. בקנייה מחו״ל – לבדוק משלוח, אחריות ומע״מ ביבוא אישי.

אילו מודלי שפה (LLM) רצים עליו

החישוב לפי מכשיר עם 128GB זיכרון משותף (כ-96GB זמינים לכרטיס הגרפי – הערכה). ב-M5 Ultra עם 256GB או 512GB נכנסים גם המודלים הענקיים. בדקו במחשבון ←

רץ כולו בזיכרון המשותף – מהיר

Llama 3.2 3B · Q8 · 4.2GBQwen3.5 4B · Q8 · 6.2GBGemma 4 E4B · Q8 · 10.4GBLlama 3.1 8B · Q8 · 9.9GBQwen3 8B · Q8 · 10.3GBQwen3.5 9B · Q8 · 11.5GBGemma 4 12B · Q8 · 14.8GBPhi-4 14B · Q8 · 18.1GBQwen3 14B · Q8 · 18.1GBgpt-oss 20B · MXFP4 · 15.9GBMistral Small 3.2 24B · Q8 · 29.1GBDevstral Small 2 24B · Q8 · 29.1GBGemma 4 26B (MoE) · Q8 · 31.3GBQwen3.6 27B · Q8 · 33.5GBQwen3.8 27B · Q8 · 33.5GBQwen3 Coder 30B (MoE) · Q8 · 35.7GBGemma 4 31B · Q8 · 37.9GBQwen3 32B · Q8 · 39GBQwen3.6 35B-A3B (MoE) · Q8 · 43.4GBLlama 3.3 70B · Q8 · 83GBgpt-oss 120B (MoE) · MXFP4 · 72GBQwen3.5 122B-A10B (MoE) · Q4 · 89.6GB

לא נכנס

Nemotron 3.5 Super 120B (MoE)Qwen3 235B-A22B (MoE)DeepSeek-R1 671B (MoE)

Q8 = כמעט בלי איבוד איכות. Q4 = קטן פי שניים, איבוד איכות קטן. MXFP4 = הפורמט המקורי של gpt-oss. גדלי הקבצים מספריית Ollama.

איך מחשבים כמה זיכרון מודל צריך?
גודל המודל ≈ מספר הפרמטרים × ביטים למשקל ÷ 8.
ב-Q4_K_M זה כ-4.89 ביט למשקל (≈0.61 בייט), ב-Q8_0 כ-8.5 ביט (≈1.06 בייט), וב-FP16 – 16 ביט (2 בייט) – לפי הטבלה של llama.cpp.
דוגמה: Llama 3.1 8B ב-Q4 ≈ 8 × 0.61 ≈ 4.9GB, וזה בדיוק גודל הקובץ ב-Ollama.
זיכרון נדרש ≈ גודל הקובץ × 1.1 + 0.5GB (בשביל הקשר של 4,096 טוקנים – ברירת המחדל של Ollama – ומאגרי עבודה). זו הערכה; הקשר ארוך יותר צריך יותר זיכרון.
מקורות: llama.cpp – טבלת ביטים למשקל לפי קוונטיזציה, ספריית המודלים של Ollama (גדלי קבצים), Ollama – שאלות נפוצות (הקשר, כמה כרטיסים)

מהירות: אנחנו לא מציגים מספרי טוקנים לשנייה בלי מדידה אמיתית. הכלל: מודל שנכנס כולו בזיכרון הכרטיס – מהיר; מודל שחלקו בזיכרון המחשב – איטי בהרבה (מודלי MoE סובלים מזה פחות, כי רק חלק קטן מהם עובד בכל מילה).

איך מתקינים Ollama ומריצים מודל ←

יצירת וידאו ב-AI על המחשב הזה

LTX-Video 2B (distilled 0.9.8) – מתאים
720×480, 121 פריימים (כ-5 שניות)
היצרן: "720x480x121 בפחות מדקה על RTX 4060 עם 8GB". LTX-Video – GitHub הרשמי

Wan2.1 T2V-1.3B – מתאים
480P, כ-5 שניות
היצרן: צריך 8.19GB VRAM, וסרטון 5 שניות ב-480P לוקח כ-4 דקות על RTX 4090. Wan2.1 – GitHub הרשמי

HunyuanVideo-1.5 (8.3B) – מתאים
480p או 720p, הגדלה ל-1080p, 121 פריימים כברירת מחדל
היצרן: מינימום 14GB זיכרון כרטיס, עם העברה (offload) של חלקי מודל לזיכרון המחשב. HunyuanVideo-1.5 – GitHub הרשמי

Wan2.2 TI2V-5B – מתאים
720P ב-24 פריימים לשנייה (1280×704)
היצרן: רץ על כרטיס עם 24GB לפחות (כמו RTX 4090) עם offload. Wan2.2 – GitHub הרשמי

LTX-2.5 (22B, עם קול) – מתאים
עד כ-10 שניות עם קול מסונכרן (LTX-2)
קובץ המודל לבדו: 18.7GB (NVFP4, לכרטיסי RTX 50), 21.5GB (INT8) או 42GB (BF16), ועוד מקודד טקסט. ההורדה המלאה כ-66GiB. המינימום כאן הוא הערכה שלנו לפי גודל הקבצים. LTX-2.5 – קבצי המודל ב-Hugging Face

Wan2.2 A14B (T2V / I2V) – מתאים
480P ו-720P
היצרן: הפקודה הרשמית רצה על כרטיס עם 80GB לפחות. בקהילה יש גרסאות מכווצות לכרטיסים קטנים יותר – לא רשמי. Wan2.2 – GitHub הרשמי

HunyuanVideo (13B, הדגם הראשון) – מתאים
544×960 (45GB) או 720×1280 (60GB), 129 פריימים
היצרן: מינימום 45GB ל-540p ו-60GB ל-720p, מומלץ 80GB. HunyuanVideo – GitHub הרשמי

ירוק = לפי דרישות היצרן. כתום = על הגבול. אורך הסרטונים במודלים האלה הוא כמה שניות לכל יצירה; סרטון ארוך בונים מכמה קטעים.

איך מתקינים ComfyUI לווידאו ←

עריכת וידאו

Mac Studio מצוין לעריכה (Final Cut, DaVinci). בשאר המכשירים העריכה סבירה, אבל זו לא המטרה שלהם. (Apple – Mac Studio, מפרט, Adobe – דרישות מערכת Premiere (גרסה 26.0))

סרטונים

**סרטון:** This AI Supercomputer can fit on your desk… (DGX Spark מול שני RTX 4090) – NetworkChuck באנגלית

**עוד סרטון:** Local AI Explained | Hardware, Setup and Models (מחשב 128GB זיכרון משותף) – Syntax באנגלית

התקנה

מערכת הפעלה מומלצת: macOS (Mac), DGX OS (Spark, לינוקס), Windows או Fedora/Ubuntu (Ryzen AI Max).

חשוב לדעת

בכנות: רוחב הפס של הזיכרון (273GB/s ב-Spark, 614GB/s ב-M5 Max) קובע את המהירות. מודל שנכנס בכרטיס RTX רץ בדרך כלל מהר יותר בכרטיס.
אי אפשר לשדרג זיכרון בהמשך. קונים מראש את הכמות שצריך.
החישוב כאן מניח שכ-75% מהזיכרון זמין לכרטיס הגרפי – הערכה שלנו; בפועל זה תלוי במערכת ובהגדרות.
ב-Mac אין CUDA: מודלי שפה רצים טוב (Ollama, LM Studio, MLX), אבל חלק מכלי הווידאו איטיים יותר או לא נתמכים.

שאלות נפוצות

מה אפשר להריץ על AI עם זיכרון משותף – Mac Studio, DGX Spark, Ryzen AI Max?

המודל הגדול שנכנס כולו בזיכרון המשותף: Qwen3.5 122B-A10B (MoE) ב-Q4 (צריך כ-89.6GB).

כמה עולה המחשב הזה?

אנחנו לא מציגים מחיר כולל, כי מחירי החלקים משתנים כל שבוע ומחירי הזיכרון עלו מאוד ב-2026. ליד כל חלק יש כפתור "השוו מחיר" שפותח חיפוש בזאפ, KSP, אייבורי, באג וחנויות בחו״ל.

אפשר להרכיב לבד?

את האפשרויות האלה לא מרכיבים – הן מגיעות מוכנות. רק מחברים, מתקינים את Ollama או LM Studio ומורידים מודל.

איזו מערכת הפעלה להתקין?

macOS (Mac), DGX OS (Spark, לינוקס), Windows או Fedora/Ubuntu (Ryzen AI Max)