M4 Pro czy M5 Pro do lokalnej AI.

M5 Pro odczytuje pamięć o około 12% szybciej niż M4 Pro (307 wobec 273 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 12% szybciej. Oba mają do 64 GB pamięci.

M4 Pro273 GB/sdo 64 GB · działa dobrze: 31M5 Pro307 GB/sdo 64 GB · działa dobrze: 34

Obok siebie

M4 ProM5 Pro
Rozmiary pamięci24, 48, 64 GB24, 48, 64 GB
Przepustowość pamięci273 GB/s307 GB/s
Dla modeli, maksymalnieokoło 48 GBokoło 48 GB
Modele działające dobrze31 z 7334 z 73
Klasa miejsca MLXProPro Latest
Występuje wMac mini (2024), MacBook Pro (14-inch, M4 Pro or M4 Max, 2024), MacBook Pro (16-inch, 2024)MacBook Pro (14-inch, M5 Pro or M5 Max), MacBook Pro (16-inch, M5 Pro or M5 Max), Mac mini (M6 or M5 Pro)

Szybkość z popularnymi modelami

Tokeny na sekundę w jednej rozmowie, każdy układ z największą pamięcią (64 GB i 64 GB), z najlepszą wersją modelu, która się mieści.

ModelM4 ProM5 Pro
Llama 3.1 8B Instruct8B14–26 8-bit16–29 8-bit
gpt-oss-20b21B · aktywne: 3,6B65–115 natywnie 4,25-bit73–129 natywnie 4,25-bit
Qwen3.6 35B A3B35B · aktywne: 3B38–68 8-bit43–77 8-bit
Qwen3.8 27B27B4–8 8-bit5–9 8-bit
Llama 3.3 70B Instruct70B3–6 4-bit4–6 4-bit
gpt-oss-120b117B · aktywne: 5,1B77–137 2-bit niższa jakość86–154 2-bit niższa jakość
Qwen3.5 122B A10B122B · aktywne: 10B40–70 2-bit niższa jakość45–79 2-bit niższa jakość
DeepSeek V4 Flash 0731284B · aktywne: 13Bza dużyza duży

Pytania

Czy M5 Pro jest szybszy od M4 Pro w LLM?
M5 Pro odczytuje pamięć o około 12% szybciej niż M4 Pro (307 wobec 273 GB/s), więc z każdym modelem, który mieści się w obu, generuje o około 12% szybciej. Wczytywanie długiego promptu zależy z kolei od mocy obliczeniowej GPU, której to porównanie nie obejmuje.
Który uruchomi większe modele: M4 Pro czy M5 Pro?
Żaden: oba mają do 64 GB. Przy tym rozmiarze M4 Pro dobrze uruchamia 31, a M5 Pro 34 z 73 otwartych modeli; szybszy z nich przekracza próg 10 tokenów na sekundę z większą liczbą modeli.

Więcej porównań

M4 Pro do lokalnej AI · M5 Pro do lokalnej AI · Porównaj wszystkie modele · Najlepszy Mac do lokalnych LLM

Jak to liczymy

Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.

M4 Pro czy M5 Pro do LLM: pamięć, szybkość, co kupić