1Thông số quan trọng cho AI
| Bộ nhớ hợp nhất | 512 GB |
|---|---|
| Băng thông bộ nhớ | 1,2 TB/s |
| Có trên | Mac Studio (2026) |
| Ghế riêng phù hợp | Ghế Ultra Latest: đào tối đa 480 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 512 GB, M5 Ultra chứa thoải mái các mô hình tới khoảng 682 tỷ tham số.
| Mô hình 4 bit | Bộ nhớ cần | Chạy được trên M5 Ultra |
|---|---|---|
| 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 | Có |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Có |
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 1,2 TB/s của M5 Ultra 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 | 267 token/giây |
| Mô hình 14B | 7,9 GB | 152 token/giây |
| Mô hình 32B | 18 GB | 67 token/giây |
| Mô hình 70B | 39,4 GB | 30 token/giây |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 2,7 GB | 444 token/giây |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 9,6 GB | 125 token/giây |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 9 GB | 133 token/giây |
Đo thực tế: trên M5 Ultra (80-core GPU), llama.cpp sinh 179 token mỗi giây với Llama-2-7B (Q4_0) trong benchmark công khai.
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 Ultra có chạy được mô hình 70B không?
- Có. Mô hình 70B ở 4 bit cần khoảng 40 GB, còn M5 Ultra có tới 512 GB. Trần cho một cuộc chat vào khoảng 30 token mỗi giây.
- M5 Ultra đạt bao nhiêu token mỗi giây?
- Với mô hình 8B ở 4 bit, mức trần khoảng 267 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 Ultra có tốt cho AI không?
- Khi chạy mô hình cục bộ, bộ nhớ và băng thông là quan trọng nhất. M5 Ultra có tới 512 GB với 1,2 TB/s, đủ cho các mô hình tới khoảng 682 tỷ tham số. Máy còn có thể kiếm tiền bằng cách chạy tác vụ AI cho MLX Network với MLX Node.
Nguồn
- Apple: M6 and M5 Ultraapple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com