Mas mabilis ba ang RTX 5090 kaysa sa M5 Max para sa LLM?

Mga 192% na mas mabilis magbasa ng memory ang RTX 5090 kaysa sa M5 Max (1,792 vs 614 GB/s), kaya mga 192% na mas mabilis itong magsulat sa anumang model na kasya sa dalawa. Sa nasukat na test ng llama.cpp, nababasa ng RTX 5090 ang isang prompt nang mga 4.4× na mas mabilis (14,073 laban sa 3,220 token bawat segundo). Nakasalalay ang pagbasa ng prompt sa compute ng GPU, hindi sa memory bandwidth, kaya ito ang nagtatakda ng hintay bago ang unang salita sa mahabang dokumento o codebase.

Alin ang kaya ang mas malalaking model, ang M5 Max o ang RTX 5090?

Ang M5 Max ay may mga 96 GB para sa mga model, ang RTX 5090 ay mga 31 GB. 47 sa 73 sikat na open model ang tumatakbo nang maayos sa M5 Max, 38 sa RTX 5090.

Tumatakbo ba ang MLX Node sa RTX 5090?

Hindi. Tumatakbo lang ang MLX Node at MLX Harness sa mga Mac na may Apple Silicon, gamit ang MLX framework ng Apple.

M5 Max vs RTX 5090 para sa LLM: memory, bilis, alin ang bilhin

Magkatabi

	M5 Max	RTX 5090
Ano ito	MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra)	Graphics card para sa desktop PC
Mga memory size	36, 48, 64, 128 GB	32 GB
Memory bandwidth	460–614 GB/s	1,792 GB/s
Para sa model, hanggang	mga 96 GB	mga 31 GB
Mga model na maayos tumakbo	47 sa 73	38 sa 73
Nasukat: pagsulat	120 tok/s	290 tok/s
Nasukat: pagbasa ng prompt	3,220 tok/s	14,073 tok/s

Mga nasukat na hilera: ang pinakamabilis na resulta ng bawat makina sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp gamit ang Llama 2 7B Q4_0, sa pagsulat ng 128 token (tg128) at pagbasa ng prompt na 512 token (pp512), sa token bawat segundo. Metal ang gamit ng Mac, CUDA ang sa RTX 5090. Mga resulta ng Apple Silicon · Mga resulta ng RTX 5090 Para sa mga model, binibilang namin ang sariling 32 GB ng RTX 5090 bawas mga 1 GB, at mga 75% ng unified memory ng Mac, ang default ng macOS.

Saan nananalo ang bawat isa

Bilis ng pagsulat. Mga 192% na mas mabilis magbasa ng memory ang RTX 5090 kaysa sa M5 Max (1,792 vs 614 GB/s), kaya mga 192% na mas mabilis itong magsulat sa anumang model na kasya sa dalawa.
Laki ng model. Ang M5 Max ay may mga 96 GB para sa mga model, ang RTX 5090 ay mga 31 GB. 47 sa 73 sikat na open model ang tumatakbo nang maayos sa M5 Max, 38 sa RTX 5090.
Pagbasa ng mahahabang prompt. Sa nasukat na test ng llama.cpp, nababasa ng RTX 5090 ang isang prompt nang mga 4.4× na mas mabilis (14,073 laban sa 3,220 token bawat segundo). Nakasalalay ang pagbasa ng prompt sa compute ng GPU, hindi sa memory bandwidth, kaya ito ang nagtatakda ng hintay bago ang unang salita sa mahabang dokumento o codebase.
Software. Gumagamit ang RTX 5090 ng CUDA ng NVIDIA, na unang sinusuportahan ng karamihan ng AI software, kasama ang training code at maraming tool para sa larawan at video. Sa Mac, pinapatakbo ang mga model gamit ang MLX, ang Metal backend ng llama.cpp o ang MPS backend ng PyTorch.
Sa paligid nito. Kailangan ng graphics card ng PC sa paligid nito, at ang sarili nitong 32 GB ang hangganan: ang model na hindi kasya ay kailangang tumakbo nang bahagya mula sa mas mabagal na system memory ng PC, o hatiin sa pangalawang card.
Ang Mac. Pang-araw-araw na computer din ito, at pinapatakbo nito ang MLX Harness at MLX Node, na ginawa para sa Apple Silicon.

Bilis sa mga sikat na model

Token bawat segundo para sa isang usapan, bawat chip sa pinakamalaking memory size nito (128 GB at 32 GB), gamit ang pinakamagandang bersyon ng model na kasya.

Model	M5 Max	RTX 5090
Llama 3.1 8B Instruct8B	33–58 8-bit	95–169 8-bit
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktibo	145–259 native na 4.25-bit	424–755 native na 4.25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktibo	86–154 8-bit	336–597 6-bit
Qwen3.8 27B27B	10–17 8-bit	28–50 8-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B	4–7 8-bit	37–65 2-bit mas mababang kalidad
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktibo	102–182 native na 4.25-bit	masyadong malaki
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktibo	49–88 4-bit	masyadong malaki
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktibo	67–120 2-bit mas mababang kalidad	masyadong malaki

Mga tanong

Mas mabilis ba ang RTX 5090 kaysa sa M5 Max para sa LLM?: Mga 192% na mas mabilis magbasa ng memory ang RTX 5090 kaysa sa M5 Max (1,792 vs 614 GB/s), kaya mga 192% na mas mabilis itong magsulat sa anumang model na kasya sa dalawa. Sa nasukat na test ng llama.cpp, nababasa ng RTX 5090 ang isang prompt nang mga 4.4× na mas mabilis (14,073 laban sa 3,220 token bawat segundo). Nakasalalay ang pagbasa ng prompt sa compute ng GPU, hindi sa memory bandwidth, kaya ito ang nagtatakda ng hintay bago ang unang salita sa mahabang dokumento o codebase.
Alin ang kaya ang mas malalaking model, ang M5 Max o ang RTX 5090?: Ang M5 Max ay may mga 96 GB para sa mga model, ang RTX 5090 ay mga 31 GB. 47 sa 73 sikat na open model ang tumatakbo nang maayos sa M5 Max, 38 sa RTX 5090.
Tumatakbo ba ang MLX Node sa RTX 5090?: Hindi. Tumatakbo lang ang MLX Node at MLX Harness sa mga Mac na may Apple Silicon, gamit ang MLX framework ng Apple.

Iba pang paghahambing

Ang M5 Max para sa local AI · Ihambing ang bawat model · Ang pinakamagandang Mac para sa local LLM

Paano ito kinuwenta

Memory: ang mga parameter ng model sa 8, 6, 4, 3 o 2 bit kada weight dagdag ang group scales ng MLX (kalahating bit kada weight), o ang native format nito, at may espasyo pa para sa context. Bilang default, mga 75% ng unified memory ang ipinapagamit ng macOS sa GPU. Bilis: ang memory bandwidth na hinati sa mga byte na binabasa kada token ang pinakamataas na posible para sa isang usapan; sa mga pampublikong benchmark ng llama.cpp sa Apple Silicon, umaabot ang totoong takbo sa mga 45% hanggang 80% nito, at iyon ang range na ipinapakita. Mga tantiya ito, hindi sukat: sukatin ang sarili mong Mac sa MLX Bench. Ang mga numero ng model ay mula sa opisyal na model card ng bawat isa, at ang sa chip ay mula sa Tech Specs ng Apple. Sinuri noong 2026-10-19. Parehong data ng mlx.app/compare.

Datos ng RTX 5090: NVIDIA: GeForce RTX 5090 (specs: 32 GB GDDR7, 512-bit, 575 W TGP), NVIDIA RTX Blackwell GPU Architecture whitepaper (Tables 1 and 4).