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      實測 5 萬元的蘋果 AIPC,比我們想象的還要出色|M5 Max MacBook Pro 評測

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      如果有 5 萬塊錢的預(yù)算,用來配一臺個人電腦,你會怎么選?

      放在以前,你可能會把預(yù)算的大頭放在顯卡上——畢竟無論是「玩游戲」還是「下班玩游戲」,有個強(qiáng)悍的 GPU 總歸不是一件壞事。


      ▲ 圖|網(wǎng)絡(luò)

      可如今,這個問題變得復(fù)雜起來。

      以往在 CPU、GPU、主板、內(nèi)存、硬盤、外設(shè)之間有序分布的預(yù)算,突然被內(nèi)存這頭「吞金巨獸」打亂。

      這下無論計劃用電腦做什么,你都會碰到顧此失彼的問題——

      大內(nèi)存、大顯存、大硬盤每個都不能缺,但每個都會讓錢包滴血。

      而在內(nèi)存亂潮中異軍突起的 Mac,恰恰就是上面那個問題的最佳解決方案。

      迄今最強(qiáng)的 AI Mac

      剛剛過去的春季發(fā)布會上,蘋果如期帶來了 M5 MacBook Pro 的升級版機(jī)型,以及配套的 M5 Pro 和 M5 Max 處理器。


      作為 Apple Silicon 全面更新臺積電 3nm N3P 工藝的結(jié)果,兩款新處理器在規(guī)格上的確沒有讓我們失望。

      其中,M5 Pro 有 15+16 和 18+20 核兩種規(guī)模,均搭載了去年 M5 上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,也就是那個「蘋果版的 Tensor Core」。


      ▲ 圖|Apple

      M5 Max 本次則有 18+32 和 18+40 核可選,以及 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。僅從處理器規(guī)模上看,M5 Pro 與 M5 Max 毫無疑問都是 GPU 優(yōu)先的。

      這種傾向也體現(xiàn)在了新處理器的微架構(gòu)設(shè)計上。

      目前,所有 M5 系列的處理器均換裝了 LPDDR5X 9600 統(tǒng)一內(nèi)存,根據(jù)蘋果的介紹,M5 Pro 的最大內(nèi)存帶寬為 307GB/s,M5 Max 則有 614GB/s


      ▲ 圖|Apple

      既然 M5 Pro 和 M5 Max 標(biāo)配 18 核 CPU,那么導(dǎo)致內(nèi)存帶寬不同的原因大概率就在 GPU 規(guī)格上。

      結(jié)合發(fā)布前的預(yù)測,這種差異側(cè)面說明了 M5 系列的內(nèi)存控制器很有可能是設(shè)置在 GPU 核心簇上的

      這種策略和愛范兒去年參訪英特爾工廠時看到的 Panther Lake 架構(gòu)心有靈犀:


      這樣做的好處很明顯——將 GPU 與內(nèi)存控制器靠近,可以非常有效地緩解內(nèi)存數(shù)據(jù)的核間通訊的延遲,變相提升 GPU 效率。

      而速度更快、VRAM 更大的 GPU 最擅長什么呢?當(dāng)然是本地 AI 應(yīng)用了。


      這也是本次蘋果在官網(wǎng)頁面上非常高頻提及「AI」的原因之一。

      就拿愛范兒這臺 14 寸 MacBook Pro 樣機(jī)來說,我們收到的是今年最頂規(guī)的 40 核 GPU M5 Max 版本,搭配 128GB 統(tǒng)一內(nèi)存和 8TB 硬盤,一臺超過 5.5 萬元的性能怪獸。


      一般來說,當(dāng)我們用 Windows PC 跑本地模型的時候,最大的瓶頸往往不是賣出天價的「主板內(nèi)存」,而是顯卡內(nèi)部的 VRAM 顯存。

      而蘋果統(tǒng)一內(nèi)存的最大優(yōu)勢,就在于它可以被 GPU 直接調(diào)用。

      比如我們這臺 128GB M5 Max 評測機(jī),理論上甚至可以為 GPU 提供接近 100GB 的顯存空間:


      既然有了這么充裕的內(nèi)存,我們當(dāng)然要按照蘋果宣傳的那樣,狠狠運行一下那些以前跑不了的大規(guī)模本地 AI 模型了。

      在 llmfit 中可以看到:一塊 128GB 的 M5 Max,對于所有不超過 125b 的模型都可以「順跑」(perfect)。

      直到 220b 以上的 MiniMax M2.5、Qwen3 和 DeepSeek v2.5 等等,才會變成「勉強(qiáng)能跑」(marginal):


      ▲ M5 Max 128GB

      相比之下,32GB 內(nèi)存的 M1 Max 用 llmfit 查一下,最多也就只能跑一跑 2 或 4bit 量化 35b 左右的模型了


      ▲ M1 Max 32GB

      考慮到部署的便捷程度,以及上下文理解的空間,我們選擇通過 LM Studio 測試 qwen3.5-35b-a3b,以及支持 MLX 的 qwen3-next-80b,兩者均為 8-bit 量化的 MoE 模型


      對于 qwen3.5-35b-a3b 這種「總量和推理數(shù)量都不大」的 MoE 模型來說,M5 Max 經(jīng)常是還沒來得及熱起來就跑完了:


      ▲ qwen3.5-35b-a3b

      即使面對接近 3000 字的原文材料,在手動拉滿模型 token 上限之后,M5 Max 在每一輪重寫和仿寫中的首詞元響應(yīng)速度都在 1.7 秒左右,即 TTFT 約 1.7s、TPOT 約 65tps,累計思考和撰寫的字?jǐn)?shù)近萬也沒有溢出。


      ▲ qwen3.5-35b-a3b

      而有 MLX 優(yōu)化、8-bit 量化且參數(shù)量更大的 qwen3-next-80b 在 M5 Max 上更是如虎添翼。

      雖然需要忽略內(nèi)存警告手動加載接近 80GB 的模型,但是運行效果的確非同凡響:

      在 qwen3.5-35b-a3b 中需要思考近 30 秒的相同提示詞,輸給 qwen3-next-80b 則是接近秒出,TTFT 約 3s、TPOT 約 72tps。


      ▲ qwen3-next-80b

      這一方面是因為 80b 的參數(shù)相比 3b 活躍參數(shù)本來就夠大,更因為這是基于蘋果開源的 MLX 框架優(yōu)化的版本,可以最大發(fā)揮出 Apple Silicon 的優(yōu)勢。

      除了 MoE 模型之外,M5 Max 面對類似 Llama 3.3 這樣的稠密模型的表現(xiàn)怎么樣呢?


      ▲ 圖|Tom’s Guide

      盡管 8-bit 量化的 Llama 3.3 70b 模型體積只有約 75GB,但 128k 上下文所需的巨大 KV cache 還是會溢出,導(dǎo)致 LM Studio 無法加載。

      換成體積更小的 Llama 3.3 70b Q4_K_M 之后 M5 Max 終于可以正常加載了,執(zhí)行上述提示詞后系統(tǒng)負(fù)載約為 95GB,生成速度 9.95 token/s:


      換句話說,在面對類似規(guī)模的稠密模型的時候,還是需要更大內(nèi)存的 M3 Ultra 上場

      不過我們本次在 M5 Max 上觀測到的最大占用,反而不是稠密的 Llama 3.3,而是跑在 Msty Studio 里面的 deepseeek-r1:


      在 Msty Studio 中,我們加載了一個 75GB 的 deepseek-r1 70b-llama-distill-q8_0,花兩分鐘占用 122GB 內(nèi)存給你寫了首俳句:


      ▲ deepseek-r1 70b-llama-distill-q8_0

      這還僅僅是本地語言類模型的成績,即使在一些傳統(tǒng)性能項目中,M5 Max 的表現(xiàn)同樣沒有讓我們失望。

      在 Cinebench 2026 中,M5 Max 最高跑出了 GPU 79295 分的成績,相比 M4 Max 提升了超過 15%,和目前規(guī)模最大的 M3 Ultra 僅差 5% 左右。


      ▲ 連續(xù)烤機(jī)后下降到了 7.7 萬分左右

      而這樣的成績放到游戲中是什么樣呢?

      我們按照與去年評測標(biāo)準(zhǔn)版 M5 時相同的參數(shù),重新在 M5 Max 上玩了一會《賽博朋克 2077》。

      在使用默認(rèn)「for this mac」預(yù)設(shè)時,M5 Max 可以穩(wěn)定在 59 幀左右,相比標(biāo)準(zhǔn)版 M5 不僅預(yù)設(shè)分辨率更高、細(xì)節(jié)更多,幀率更是直接翻倍


      在手動優(yōu)化一下設(shè)置(高細(xì)節(jié) 1.5K 光追 FSR MetalFX 超分和幀生成)之后,M5 Max 則可以在風(fēng)扇拉滿的情況下穩(wěn)定住密集場景 50~60 幀——


      這個成績距離游戲本當(dāng)然差不少,但 2077 本來就是個非常龐大的游戲,M5 Max 能夠在不插電的 14 寸機(jī)身里面跑出這樣的效果,還是很讓人驚喜的。

      至于其他體量更小、優(yōu)化更好的游戲,比如《控制:終極合輯》、《逃離鴨科夫》等等,只要不亂改設(shè)置,M5 Max 基本都可以穩(wěn)住 60 幀一根線。

      無論是 AI 工作流,還是打游戲,這款 M5 Max 芯片的 MacBook Pro,是一只毫無疑問的澎湃猛獸

      迄今最好的蘋果屏幕

      除了 M5 Pro/Max 之外,今年春季發(fā)布會上的另一個「Pro 級」新品則是千呼萬喚始出來的新一代 Studio Display。

      更具體一點說,是新款 Studio Display 和 Studio Display XDR。


      在 Pro Display XDR 下架之后,Studio Display XDR 接過了它的衣缽,憑借著 24,999 的起售價成為了目前蘋果專業(yè)級顯示器的門面擔(dān)當(dāng)。

      而我們在上手 Studio Display XDR 之后的初體驗也和 Apple 活動現(xiàn)場一致:

      屏幕面積縮小的影響并不明顯,反而是 ProMotion 從第一秒就抓住了我們的目光——


      得益于一塊 2304 分區(qū)的 mini-LED 面板,以及 1000 尼特峰值 SDR 亮度、2000 尼特峰值 HDR 亮度,說它「不抓人眼球」是不可能的。


      ▲ mini-LED 的光暈現(xiàn)象只在非常極限的情況下可見

      在「老生常談」的廣色域 HDR 內(nèi)容創(chuàng)作之外,Studio Display XDR 當(dāng)然也是影音娛樂的一把好手。

      尤其是當(dāng)你手頭有一些支持 HDR 效果的「歐美大片」的話,用 MacBook Pro 搭配 Studio Display XDR 的體驗,在目前的蘋果產(chǎn)品線中是無出其右的:


      而相同的評價對于今年的新款 Studio Display 同樣適用。

      實際上,除了 ProMotion、峰值亮度和充電功率之外,Studio Display 在屏幕面板素質(zhì)方面,完全可以看齊新的 Studio Display XDR ——


      畢竟蘋果事先打好了招呼:5K 120Hz 可不是隨便什么處理器都能帶動的,如果你的 Mac 使用的是 M1 全系、M2 或 M3 標(biāo)準(zhǔn)版的話,插上 Studio Display XDR 最高只能以 60Hz 顯示。

      這也符合我們拿到 Studio Display XDR 的體驗結(jié)果。

      甚至如果你的 macOS 版本太老,即使插上顯示器能夠充電,也是無法輸出畫面的。


      有意思的是,愛范兒在發(fā)布會現(xiàn)場和蘋果的工作人員交流時,他們提到:兩款顯示器都搭載了 iPhone 的 SoC 芯片

      而外媒 MacRumors 通過解包兩款新顯示器的固件更新代碼,發(fā)現(xiàn)蘋果分別為兩款新顯示器裝上了 A19 和 A19 Pro 處理器——


      不出意料,這是為了 5K 畫面解碼、背光控制、Center Stage 攝像頭以及其他顯示器功能準(zhǔn)備的。

      但這也讓蘋果的「處理器笑話」越來越多了:

      2026 年剛開頭,你就可以買到 M5 芯片的 iPad Pro、A18 Pro 芯片的 MacBook Neo,以及 A19 Pro 芯片的顯示器。

      總的來說,今年的 Studio Display XDR 是一次非常及時的更新。

      它最重要的意義,在于補(bǔ)全了蘋果專業(yè)級產(chǎn)品線中 ProMotion 的缺口,也是讓產(chǎn)品聯(lián)動的體驗更加無縫。


      當(dāng)蘋果開始談?wù)?AI

      這次的春季發(fā)布會上,蘋果除了改變之前的發(fā)布模式之外,也開始大大方方地談?wù)撈鹆?AI ——


      這次的 AI 不是一鴿再鴿的 Apple Intelligence,也不是蘋果曾經(jīng)反復(fù)強(qiáng)調(diào)的 Machine Learning,就是簡單直白的通用人工智能

      而從目前的產(chǎn)品表現(xiàn)來看,當(dāng)蘋果開始談?wù)?AI,它確實是準(zhǔn)備好了。

      早在蘋果 2020 年轉(zhuǎn)向 Apple Silicon 與統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)時,它大概率沒有想到如今的 AI 模型需求大爆發(fā),以及隨之而來的內(nèi)存危機(jī)。


      最直白的例子,莫過于這塊 M5 Max 上的 128GB 統(tǒng)一內(nèi)存:

      • 如果只看消費級 DDR5 6400 內(nèi)存,想要買足 128GB 的確不是難事,所需開銷僅僅一萬元左右,但無論如何也達(dá)不到 614GB/s 的帶寬。
      • 如果想要用顯卡湊夠 128GB 的 VRAM,在專業(yè)卡買不到的前提下,你需要買整整五塊 RTX 5090D,這還是忽略顯卡間通訊延遲之后的結(jié)果。

      這種時候,有本地 AI 需求的小型企業(yè)團(tuán)隊、個人開發(fā)者、AI 從業(yè)者等等就會陷入兩難的境地:

      要么用有限的預(yù)算,在搭建 PC 時將預(yù)算分割到內(nèi)存、顯卡、CPU、硬盤等等上面,稀釋整體的計算性能。

      要么咬緊牙關(guān)加預(yù)算,投入幾十乃至上百萬元,進(jìn)入自構(gòu)服務(wù)器的領(lǐng)域。


      ▲ 圖|Servermall

      這時,一臺不到 6 萬元,自帶 128GB 高帶寬內(nèi)存、頂級 HDR 屏幕和揚(yáng)聲器,以及 8TB 硬盤的 MacBook Pro,反而變成了個人和工作室用戶的終極性價比之選


      甚至如果你用不到上面那些「外設(shè)」,或者本地 AI 需求不高的話,還可以退而求其次選擇 Mac Studio 或者 Mac mini ——

      而后者已經(jīng)在剛剛的「龍蝦潮」中迎來了一波自己的春天。


      ▲ 圖|Apple Must

      雖然 Apple Intelligence 引人發(fā)笑,但 Apple Silicon 和統(tǒng)一內(nèi)存在這個「大 AI 時代」的潛力,才只露出冰山一角。

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