1Thông số quan trọng cho AI
| Bộ nhớ hợp nhất | 128 GB |
|---|---|
| Băng thông bộ nhớ | 614 GB/s, hoặc 460 GB/s ở cấu hình thấp hơn |
| Có trên | 14- and 16-inch MacBook Pro (2026), Mac Studio (2026) |
| Ghế riêng phù hợp | Ghế Pro Latest: đào tối đa 120 MLX một ngày |
2Mô hình nào vừa
Ở mức 4 bit cho mỗi trọng số, mô hình cần hơn nửa gigabyte một chút cho mỗi tỷ tham số, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh và macOS. Với 128 GB, M5 Max chứa thoải mái các mô hình tới khoảng 170 tỷ tham số.
| Mô hình 4 bit | Bộ nhớ cần | Chạy được trên M5 Max |
|---|---|---|
| Mô hình 8B | 4,5 GB | Có |
| Mô hình 14B | 7,9 GB | Có |
| Mô hình 32B | 18 GB | Có |
| Mô hình 70B | 39,4 GB | Có |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Có |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223,3 GB | Không |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Không |
3Chạy nhanh đến đâu
Tốc độ sinh văn bản bị giới hạn bởi băng thông bộ nhớ: mỗi token mới đều phải đọc một lượt các trọng số đang hoạt động của mô hình. Lấy 614 GB/s của M5 Max chia cho số byte đọc mỗi token sẽ ra mức trần bên dưới. Khi chạy thực tế thường đạt khoảng 45% đến 80% mức đó (benchmark của llama.cpp).
| Mô hình 4 bit | Đọc mỗi token | Trần cho một cuộc chat |
|---|---|---|
| Mô hình 8B | 4,5 GB | 136 token/giây |
| Mô hình 14B | 7,9 GB | 78 token/giây |
| Mô hình 32B | 18 GB | 34 token/giây |
| Mô hình 70B | 39,4 GB | 16 token/giây |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 2,7 GB | 227 token/giây |
Chip thế hệ M5 có thêm bộ tăng tốc nơ-ron trong GPU nên đọc prompt nhanh hơn M4 nhiều lần: Apple đo được token đầu tiên xuất hiện sớm hơn 3,3 đến 4,1 lần với MLX (Apple).
5So sánh với các chip khác
6Câu hỏi
- M5 Max có chạy được mô hình 70B không?
- Có. Mô hình 70B ở 4 bit cần khoảng 40 GB, còn M5 Max có tới 128 GB. Trần cho một cuộc chat vào khoảng 16 token mỗi giây.
- M5 Max đạt bao nhiêu token mỗi giây?
- Với mô hình 8B ở 4 bit, mức trần khoảng 136 token mỗi giây, và khi chạy thực tế đạt khoảng một nửa đến bốn phần năm mức đó. Mô hình lớn hơn chậm hơn theo tỷ lệ.
- M5 Max có tốt cho AI không?
- Khi chạy mô hình cục bộ, bộ nhớ và băng thông là quan trọng nhất. M5 Max có tới 128 GB với 614 GB/s, đủ cho các mô hình tới khoảng 170 tỷ tham số. Máy còn có thể kiếm tiền bằng cách chạy tác vụ AI cho MLX Network với MLX Node.
Nguồn
- Apple: M5 Pro and M5 Maxapple.com
- Apple: Mac Studio with M5 Max and M5 Ultraapple.com