Бок о бок
| M4 Pro | M5 Pro | |
|---|---|---|
| Объемы памяти | 24, 48, 64 ГБ | 24, 48, 64 ГБ |
| Пропускная способность памяти | 273 ГБ/с | 307 ГБ/с |
| Для моделей, максимум | около 48 ГБ | около 48 ГБ |
| Хорошо работающие модели | 31 из 73 | 34 из 73 |
| Класс места MLX | Pro | Pro Latest |
| Встречается в | Mac 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) |
Скорость с популярными моделями
Токенов в секунду для одного диалога, каждый чип с максимальной памятью (64 ГБ и 64 ГБ), с лучшей версией модели, которая помещается.
| Модель | M4 Pro | M5 Pro |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 14–26 8 бит | 16–29 8 бит |
| gpt-oss-20b21B · активных: 3,6B | 65–115 нативные 4,25 бит | 73–129 нативные 4,25 бит |
| Qwen3.6 35B A3B35B · активных: 3B | 38–68 8 бит | 43–77 8 бит |
| Qwen3.8 27B27B | 4–8 8 бит | 5–9 8 бит |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 3–6 4 бит | 4–6 4 бит |
| gpt-oss-120b117B · активных: 5,1B | 77–137 2 бит ниже качество | 86–154 2 бит ниже качество |
| Qwen3.5 122B A10B122B · активных: 10B | 40–70 2 бит ниже качество | 45–79 2 бит ниже качество |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · активных: 13B | слишком большая | слишком большая |
Вопросы
- M5 Pro быстрее, чем M4 Pro, для LLM?
- M5 Pro читает память примерно на 12% быстрее, чем M4 Pro (307 против 273 ГБ/с), поэтому с любой моделью, которая помещается в оба, генерирует примерно на 12% быстрее. Обработка длинного запроса зависит от вычислительной мощности GPU, а ее это сравнение не учитывает.
- Какой запускает модели крупнее: M4 Pro или M5 Pro?
- Ни один: оба поддерживают до 64 ГБ. При таком объеме M4 Pro хорошо запускает 31, а M5 Pro — 34 из 73 открытых моделей; более быстрый чип выводит больше из них за порог в 10 токенов в секунду.
Другие сравнения
- M1 Pro vs M4 Pro
- M3 Pro vs M4 Pro
- M4 vs M4 Pro
- M4 Pro vs M4 Max
- M4 Pro vs M5 Max
- M5 vs M5 Pro
- M5 Pro vs M5 Max
M4 Pro для локального ИИ · M5 Pro для локального ИИ · Сравнить все модели · Лучший Mac для локальных LLM
Как это рассчитано
Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.