Berdampingan
| M5 Max | Ryzen AI Max+ 395 | |
|---|---|---|
| Apa itu | 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) | Komputer kecil yang lengkap |
| Ukuran memori | 36, 48, 64, 128 GB | 128 GB |
| Bandwidth memori | 460–614 GB/s | 256 GB/s |
| Untuk model, paling banyak | sekitar 96 GB | sekitar 96 GB |
| Model yang berjalan baik | 47 dari 73 | 39 dari 73 |
| Terukur: menulis | 120 tok/s | 54 tok/s |
| Terukur: membaca prompt | 3.220 tok/s | 1.289 tok/s |
Baris terukur: hasil tercepat tiap mesin di benchmark publik llama.cpp dengan Llama 2 7B Q4_0, saat menulis 128 token (tg128) dan membaca prompt 512 token (pp512), dalam token per detik. Mac memakai Metal, Ryzen AI Max+ 395 memakai Vulkan. Hasil Apple Silicon · Hasil Ryzen AI Max+ 395 Untuk model, kami menghitung sekitar 75% memori di keduanya, bawaan macOS, karena Ryzen AI Max+ 395 juga berbagi satu memori antara CPU dan GPU. Berapa yang benar-benar boleh dipakai GPU-nya tergantung sistem operasi dan pengaturannya.
Di mana masing-masing unggul
- Kecepatan menulis. M5 Max membaca memori sekitar 140% lebih cepat daripada Ryzen AI Max+ 395 (614 vs 256 GB/s), jadi ia menulis sekitar 140% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya.
- Ukuran model. Keduanya punya sekitar 96 GB untuk model. 47 dari 73 model terbuka populer berjalan baik di M5 Max, 39 di Ryzen AI Max+ 395.
- Membaca prompt panjang. Dalam uji terukur llama.cpp, M5 Max membaca prompt sekitar 2,5× lebih cepat (3.220 vs 1.289 token per detik). Membaca prompt bergantung pada daya hitung GPU, bukan bandwidth memori, dan inilah yang menentukan lama menunggu kata pertama untuk dokumen panjang atau codebase.
- Perangkat lunak. Ryzen AI Max+ 395 berjalan dengan Windows atau Linux, dan llama.cpp memakai GPU-nya lewat Vulkan. Perangkat lunak yang butuh CUDA dari NVIDIA tidak berjalan di keduanya.
- Di sekitarnya. Keduanya komputer lengkap yang menyimpan model dalam satu memori bersama untuk CPU dan GPU.
- Mac. Ini juga komputer sehari-hari, dan menjalankan MLX Harness serta MLX Node, yang dibuat untuk Apple Silicon.
Kecepatan dengan model populer
Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (128 GB dan 128 GB), dengan versi terbaik model yang muat.
| Model | M5 Max | Ryzen AI Max+ 395 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 33–58 8-bit | 14–24 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif | 145–259 4,25-bit bawaan | 61–108 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif | 86–154 8-bit | 36–64 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 10–17 8-bit | 4–7 8-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 4–7 8-bit | 2–3 8-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif | 102–182 4,25-bit bawaan | 43–76 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif | 49–88 4-bit | 21–37 4-bit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif | 67–120 2-bit kualitas lebih rendah | 28–50 2-bit kualitas lebih rendah |
Pertanyaan
- Apakah Ryzen AI Max+ 395 lebih cepat daripada M5 Max untuk LLM?
- M5 Max membaca memori sekitar 140% lebih cepat daripada Ryzen AI Max+ 395 (614 vs 256 GB/s), jadi ia menulis sekitar 140% lebih cepat untuk model apa pun yang muat di keduanya. Dalam uji terukur llama.cpp, M5 Max membaca prompt sekitar 2,5× lebih cepat (3.220 vs 1.289 token per detik). Membaca prompt bergantung pada daya hitung GPU, bukan bandwidth memori, dan inilah yang menentukan lama menunggu kata pertama untuk dokumen panjang atau codebase.
- Mana yang bisa menjalankan model lebih besar, M5 Max atau Ryzen AI Max+ 395?
- Keduanya punya sekitar 96 GB untuk model. 47 dari 73 model terbuka populer berjalan baik di M5 Max, 39 di Ryzen AI Max+ 395.
- Apakah MLX Node berjalan di Ryzen AI Max+ 395?
- Tidak. MLX Node dan MLX Harness hanya berjalan di Mac dengan Apple Silicon, memakai framework MLX dari Apple.
Perbandingan lainnya
- M5 Max vs DGX Spark
- M5 Max vs Ryzen AI Max+ PRO 495
- M5 Max vs RTX 5090
- M4 Pro vs Ryzen AI Max+ 395
- M4 Max vs Ryzen AI Max+ 395
- M1 Max vs M5 Max
- M3 Ultra vs M5 Max
- M4 Pro vs M5 Max
M5 Max 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.
Bandwidth Ryzen AI Max+ 395 dihitung dari lebar bus dan kecepatan memori yang disebut AMD, karena AMD tidak menyebutkannya dalam GB/s. Data Ryzen AI Max+ 395: AMD: Ryzen AI Max+ 395, Framework: Desktop specs, Framework: Desktop DIY configurator (32/64/128 GB).