Berdampingan
| M4 Max | M5 Ultra | |
|---|---|---|
| Ukuran memori | 36, 48, 64, 128 GB | 96, 256, 512 GB |
| Bandwidth memori | 410–546 GB/s | 1.200 GB/s |
| Untuk model, paling banyak | sekitar 96 GB | sekitar 384 GB |
| Model yang berjalan baik | 47 dari 73 | 61 dari 73 |
| Kelas kursi MLX | Pro | Ultra Latest |
| Ada di | MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024), Mac Studio (2025) | Mac Studio (M5 Max or M5 Ultra) |
Kecepatan dengan model populer
Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (128 GB dan 512 GB), dengan versi terbaik model yang muat.
| Model | M4 Max | M5 Ultra |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 29–51 8-bit | 64–113 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif | 129–230 4,25-bit bawaan | 284–505 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif | 77–137 8-bit | 169–300 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 11–20 6-bit | 19–33 8-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 8-bit | 14–24 4-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif | 91–162 4,25-bit bawaan | 200–356 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif | 44–78 4-bit | 51–91 8-bit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif | 60–107 2-bit kualitas lebih rendah | 39–70 8-bit |
Pertanyaan
- Apakah M5 Ultra lebih cepat daripada M4 Max untuk LLM?
- M5 Ultra membaca memori sekitar 120% lebih cepat daripada M4 Max (1.200 vs 546 GB/s), jadi ia menulis sekitar 120% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya. Membaca prompt yang panjang bergantung pada daya komputasi GPU, yang tidak dicakup perbandingan ini.
- Mana yang bisa menjalankan model lebih besar, M4 Max atau M5 Ultra?
- M5 Ultra: M5 Ultra tersedia hingga 512 GB memori, M4 Max hingga 128 GB. Pada konfigurasi terbesarnya, ia menjalankan 61 dari 73 model terbuka dengan baik, dibandingkan 47.
Perbandingan lainnya
- M1 Max vs M4 Max
- M2 Max vs M4 Max
- M2 Ultra vs M4 Max
- M3 Max vs M4 Max
- M3 Ultra vs M4 Max
- M4 Pro vs M4 Max
- M4 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Ultra
M4 Max untuk AI lokal · M5 Ultra untuk AI lokal · Bandingkan semua model · Mac terbaik untuk LLM lokal
Cara menghitungnya
Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.