ساتھ ساتھ
| M4 | M5 | |
|---|---|---|
| میموری سائز | 16, 24, 32 GB | 16, 24, 32 GB |
| میموری بینڈوڈتھ | 120 GB/s | 153 GB/s |
| ماڈلز کے لیے، زیادہ سے زیادہ | تقریباً 24 GB | تقریباً 24 GB |
| اچھا چلنے والے ماڈلز | 73 میں سے 27 | 73 میں سے 28 |
| MLX سیٹ کلاس | Core | Core |
| کن میں ملتی ہے | MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024), MacBook Air (13-inch, M4, 2025), MacBook Air (15-inch, M4, 2025) | MacBook Pro (14-inch, M5), MacBook Air (13-inch, M5), MacBook Air (15-inch, M5) |
مقبول ماڈلز کے ساتھ رفتار
ایک گفتگو کے لیے فی سیکنڈ ٹوکن، ہر چپ اپنے سب سے بڑے میموری سائز پر (32 GB اور 32 GB)، ماڈل کے اس بہترین ورژن کے ساتھ جو سماتا ہے۔
| ماڈل | M4 | M5 |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct8B | 12–21 4-bit | 11–19 6-bit |
| gpt-oss-20b21B · 3.6B فعال | 28–51 اصل 4.25-bit | 36–64 اصل 4.25-bit |
| Qwen3.6 35B A3B35B · 3B فعال | 32–56 4-bit | 41–72 4-bit |
| Qwen3.8 27B27B | 2–4 6-bit | 3–6 6-bit |
| Llama 3.3 70B Instruct70B | 2–4 2-bit کم معیار | 3–6 2-bit کم معیار |
| gpt-oss-120b117B · 5.1B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
| Qwen3.5 122B A10B122B · 10B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
| DeepSeek V4 Flash 0731284B · 13B فعال | بہت بڑا | بہت بڑا |
سوالات
- کیا LLMs کے لیے M5، M4 سے تیز ہے؟
- M5 میموری کو M4 سے تقریباً 27% تیز پڑھتا ہے (153 بمقابلہ 120 GB/s)، اس لیے دونوں میں سمانے والے کسی بھی ماڈل کے ساتھ تقریباً 27% تیز لکھتا ہے۔ لمبا پرامپٹ پڑھنا البتہ GPU کمپیوٹ پر منحصر ہے، جو اس موازنے میں شامل نہیں۔
- بڑے ماڈلز کون چلا سکتا ہے، M4 یا M5؟
- کوئی نہیں: دونوں میں 32 GB تک میموری ملتی ہے۔ اس سائز پر M4، 73 اوپن ماڈلز میں سے 27 اور M5 28 اچھے چلاتا ہے؛ تیز والا ان میں سے زیادہ کو فی سیکنڈ 10 ٹوکن تک پہنچاتا ہے۔
مزید موازنے
لوکل AI کے لیے M4 · لوکل AI کے لیے M5 · ہر ماڈل کا موازنہ کریں · لوکل LLMs کے لیے بہترین Mac
یہ کیسے نکالا گیا
میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔