Naast elkaar
| M5 | M5 Pro | |
|---|---|---|
| Geheugengroottes | 16, 24, 32 GB | 24, 48, 64 GB |
| Geheugenbandbreedte | 153 GB/s | 307 GB/s |
| Voor modellen, hooguit | ongeveer 24 GB | ongeveer 48 GB |
| Modellen die goed draaien | 28 van 73 | 34 van 73 |
| MLX-plekklasse | Core | Pro Latest |
| Zit in | 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) |
Snelheid met populaire modellen
Tokens per seconde voor één gesprek, elke chip met zijn grootste geheugen (32 GB en 64 GB), met de beste versie van het model die past.
| Model | M5 | M5 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 11–19 6 bits | 16–29 8 bits |
| gpt-oss-20b21B · 3,6B actief | 36–64 4,25 bits native | 73–129 4,25 bits native |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B actief | 41–72 4 bits | 43–77 8 bits |
| Qwen3.8 27B27B | 3–6 6 bits | 5–9 8 bits |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 2 bits lagere kwaliteit | 4–6 4 bits |
| gpt-oss-120b117B · 5,1B actief | te groot | 86–154 2 bits lagere kwaliteit |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B actief | te groot | 45–79 2 bits lagere kwaliteit |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B actief | te groot | te groot |
Vragen
- Is de M5 Pro sneller dan de M5 voor LLM's?
- De M5 Pro leest het geheugen ongeveer 101% sneller dan de M5 (307 tegen 153 GB/s), dus hij schrijft ongeveer 101% sneller met elk model dat in beide past. Het inlezen van een lange prompt hangt juist af van de rekenkracht van de GPU, en die valt buiten deze vergelijking.
- Welke draait grotere modellen, de M5 of de M5 Pro?
- De M5 Pro: De M5 Pro gaat tot 64 GB geheugen, de M5 tot 32 GB. In de grootste uitvoering draait hij 34 van de 73 open modellen goed, tegen 28.
Meer vergelijkingen
De M5 voor lokale AI · De M5 Pro voor lokale AI · Vergelijk alle modellen · De beste Mac voor lokale LLM's
Zo is het berekend
Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.