Berdampingan
| M5 | M5 Pro | |
|---|---|---|
| Ukuran memori | 16, 24, 32 GB | 24, 48, 64 GB |
| Bandwidth memori | 153 GB/s | 307 GB/s |
| Untuk model, paling banyak | sekitar 24 GB | sekitar 48 GB |
| Model yang berjalan baik | 28 dari 73 | 34 dari 73 |
| Kelas kursi MLX | Core | Pro Latest |
| Ada di | MacBook 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) |
Kecepatan dengan model populer
Token per detik untuk satu percakapan, setiap chip pada ukuran memori terbesarnya (32 GB dan 64 GB), dengan versi terbaik model yang muat.
| Model | M5 | M5 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 6-bit | 16–29 8-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B aktif | 36–64 4,25-bit bawaan | 73–129 4,25-bit bawaan |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif | 41–72 4-bit | 43–77 8-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 3–6 6-bit | 5–9 8-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 2-bit kualitas lebih rendah | 4–6 4-bit |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B aktif | terlalu besar | 86–154 2-bit kualitas lebih rendah |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktif | terlalu besar | 45–79 2-bit kualitas lebih rendah |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktif | terlalu besar | terlalu besar |
Pertanyaan
- Apakah M5 Pro lebih cepat daripada M5 untuk LLM?
- M5 Pro membaca memori sekitar 101% lebih cepat daripada M5 (307 vs 153 GB/s), jadi ia menulis sekitar 101% 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, M5 atau M5 Pro?
- M5 Pro: M5 Pro tersedia hingga 64 GB memori, M5 hingga 32 GB. Pada konfigurasi terbesarnya, ia menjalankan 34 dari 73 model terbuka dengan baik, dibandingkan 28.
Perbandingan lainnya
M5 untuk AI lokal · M5 Pro 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.