M5 vs M6 untuk AI tempatan.

M6 membaca memori kira-kira 11% lebih pantas daripada M5 (170 vs 153 GB/s), jadi ia menulis kira-kira 11% lebih pantas dengan mana-mana model yang muat dalam kedua-duanya. Kedua-duanya tersedia sehingga 32 GB memori.

M5153 GB/ssehingga 32 GB · 28 model berjalan baikM6153–170 GB/ssehingga 32 GB · 29 model berjalan baik

Bersebelahan

M5M6
Saiz memori16, 24, 32 GB16, 24, 32 GB
Lebar jalur memori153 GB/s153–170 GB/s
Untuk model, paling banyakkira-kira 24 GBkira-kira 24 GB
Model yang berjalan baik28 daripada 7329 daripada 73
Kelas kerusi MLXCoreCore Latest
Terdapat dalamMacBook Pro (14-inch, M5), MacBook Air (13-inch, M5), MacBook Air (15-inch, M5)Mac mini (M6 or M5 Pro)

Kelajuan dengan model popular

Token sesaat untuk satu perbualan, setiap cip pada saiz memori terbesarnya (32 GB dan 32 GB), dengan versi terbaik model yang muat.

ModelM5M6
Llama 3.1 8B Instruct8B11–19 6-bit12–21 6-bit
gpt-oss-20b21B · 3.6B aktif36–64 4.25-bit asli40–72 4.25-bit asli
Qwen3.6 35B A3B35B · 3B aktif41–72 4-bit45–80 4-bit
Qwen3.8 27B27B3–6 6-bit3–6 6-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B3–6 2-bit kualiti lebih rendah3–6 2-bit kualiti lebih rendah
gpt-oss-120b117B · 5.1B aktifterlalu besarterlalu besar
Qwen3.5 122B A10B122B · 10B aktifterlalu besarterlalu besar
DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B aktifterlalu besarterlalu besar

Soalan

Adakah M6 lebih pantas daripada M5 untuk LLM?
M6 membaca memori kira-kira 11% lebih pantas daripada M5 (170 vs 153 GB/s), jadi ia menulis kira-kira 11% lebih pantas dengan mana-mana model yang muat dalam kedua-duanya. Membaca gesaan yang panjang pula bergantung pada kuasa pengkomputeran GPU, yang tidak diliputi oleh perbandingan ini.
Yang mana boleh menjalankan model lebih besar, M5 atau M6?
Tiada satu pun: kedua-duanya sehingga 32 GB. Pada saiz itu M5 menjalankan 28 dan M6 29 daripada 73 model terbuka dengan baik; yang lebih pantas membawa lebih banyak model melepasi 10 token sesaat.

Lebih banyak perbandingan

M5 untuk AI tempatan · M6 untuk AI tempatan · Bandingkan semua model · Mac terbaik untuk LLM tempatan

Cara ia dikira

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3 atau 2 bit setiap pemberat serta skala kumpulan MLX (setengah bit setiap pemberat), atau format aslinya, dengan ruang untuk konteks di atasnya. Secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% memori bersatu. Kelajuan: lebar jalur memori dibahagikan dengan bait yang dibaca bagi setiap token ialah had atas untuk satu perbualan; dalam penanda aras Apple Silicon awam llama.cpp, larian sebenar mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya, dan julat itulah yang ditunjukkan. Ini anggaran, bukan ukuran: ukur Mac anda sendiri di MLX Bench. Angka model daripada kad model rasmi setiap model, angka cip daripada Spesifikasi Teknikal Apple. Disemak 2026-10-19. Data yang sama seperti mlx.app/compare.

M5 vs M6 untuk LLM: memori, kelajuan, pilih mana