M5 vs. M5 Pro für lokale KI.

Der M5 Pro liest den Speicher etwa 101 % schneller als der M5 (307 gegenüber 153 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 101 % schneller. Den M5 Pro gibt es mit bis zu 64 GB Speicher, den M5 mit bis zu 32 GB.

M5153 GB/sbis 32 GB · 28 Modelle laufen gutM5 Pro307 GB/sbis 64 GB · 34 Modelle laufen gut

Im Vergleich

M5M5 Pro
Speichergrößen16, 24, 32 GB24, 48, 64 GB
Speicherbandbreite153 GB/s307 GB/s
Für Modelle, höchstensetwa 24 GBetwa 48 GB
Modelle, die gut laufen28 von 7334 von 73
MLX-PlatzklasseCorePro Latest
Steckt inMacBook Pro (14-inch, M5), MacBook Air (13-inch, M5), MacBook Air (15-inch, M5)MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac mini (M6 or M5 Pro)

Tempo mit beliebten Modellen

Tokens pro Sekunde für eine Unterhaltung, jeder Chip mit seiner größten Speichergröße (32 GB und 64 GB), mit der besten Version des Modells, die passt.

ModellM5M5 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B11–19 6 Bit16–29 8 Bit
gpt-oss-20b21B · 3,6B aktiv36–64 4,25 Bit nativ73–129 4,25 Bit nativ
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktiv41–72 4 Bit43–77 8 Bit
Qwen3.8 27B27B3–6 6 Bit5–9 8 Bit
Llama 3.3 70B Instruct70B3–6 2 Bit geringere Qualität4–6 4 Bit
gpt-oss-120b117B · 5,1B aktivzu groß86–154 2 Bit geringere Qualität
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktivzu groß45–79 2 Bit geringere Qualität
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktivzu großzu groß

Fragen

Ist der M5 Pro schneller als der M5 für LLMs?
Der M5 Pro liest den Speicher etwa 101 % schneller als der M5 (307 gegenüber 153 GB/s) und schreibt daher mit jedem Modell, das in beide passt, etwa 101 % 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 M5 oder der M5 Pro?
Der M5 Pro: Den M5 Pro gibt es mit bis zu 64 GB Speicher, den M5 mit bis zu 32 GB. In seiner größten Ausführung führt er 34 von 73 offenen Modellen gut aus, der andere 28.

Weitere Vergleiche

Der M5 für lokale KI · Der M5 Pro 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.

M5 vs. M5 Pro für LLMs: Speicher, Tempo, Kaufberatung