Im Vergleich
| M4 | M5 | |
|---|---|---|
| Speichergrößen | 16, 24, 32 GB | 16, 24, 32 GB |
| Speicherbandbreite | 120 GB/s | 153 GB/s |
| Für Modelle, höchstens | etwa 24 GB | etwa 24 GB |
| Modelle, die gut laufen | 27 von 73 | 28 von 73 |
| MLX-Platzklasse | Core | Core |
| Steckt in | MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024), MacBook Air (13-inch, M4, 2025), MacBook Air (15-inch, M4, 2025) | MacBook Pro (14-inch, M5), MacBook Air (13-inch, M5), MacBook Air (15-inch, M5) |
Tempo mit beliebten Modellen
Tokens pro Sekunde für eine Unterhaltung, jeder Chip mit seiner größten Speichergröße (32 GB und 32 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.
| Modell | M4 | M5 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 12–21 4 Bit | 11–19 6 Bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv | 28–51 4,25 Bit nativ | 36–64 4,25 Bit nativ |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv | 32–56 4 Bit | 41–72 4 Bit |
| Qwen3.8 27B27B | 2–4 6 Bit | 3–6 6 Bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 2–4 2 Bit geringere Qualität | 3–6 2 Bit geringere Qualität |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktiv | zu groß | zu groß |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktiv | zu groß | zu groß |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktiv | zu groß | zu groß |
Fragen
- Ist der M5 schneller als der M4 für LLMs?
- Der M5 liest den Speicher etwa 27 % schneller als der M4 (153 gegenüber 120 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 27 % schneller. Das Einlesen eines langen Prompts hängt dagegen von der Rechenleistung der GPU ab, die dieser Vergleich nicht abdeckt.
- Welcher führt größere Modelle aus, der M4 oder der M5?
- Keiner: Beide gibt es mit bis zu 32 GB. In dieser Größe führt der M4 27 und der M5 28 von 73 offenen Modellen gut aus; der schnellere schafft bei mehr davon 10 Tokens pro Sekunde.
Weitere Vergleiche
Der M4 für lokale KI · Der M5 für lokale KI · Alle Modelle vergleichen · Der beste Mac für lokale LLMs
So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.