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27. Oktober 2026 · Jakub M.
Kampf der Titanen: MacBook Pro M5 Max gegen Mac Studio M5 Ultra bei lokaler KI
Das schnellste MacBook gegen den schnellsten Mac Studio, 32 Sprachmodelle, ein Sieger. Im Test von Vše Smart war der Mac Studio M5 Ultra in 31 von 32 Runden schneller, im Median um 89 Prozent. Bei Modellen ab 70 Milliarden Parametern war er mehr als zweieinhalbmal so schnell.
Quelle: MacBook Pro M5 Max vs. Mac Studio M5 Ultra: srovnání výkon lokálních AI modelů, Ludvík Eckerman, Vše Smart, 7. Oktober 2026 (auf Tschechisch). Alle Zahlen unten stammen aus diesem Artikel.
Apples stärkster Laptop gegen seinen stärksten Desktop. Beide in der Topkonfiguration, dieselben Modelle, derselbe Prompt, derselbe Raum. Die tschechische Website Vše Smart hat sie durch 32 lokale Sprachmodelle geschickt, und das Ergebnis ist ein klarer Punktsieg mit ein paar überraschenden Runden.
Die Kontrahenten
| MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | |
|---|---|---|
| CPU-Kerne | 18 | 36 |
| GPU-Kerne | 40 | 80 |
| Gemeinsamer Speicher | 128 GB | 256 GB |
| SSD | 4 TB | 4 TB |
Auf dem Papier ist der M5 Ultra zwei verbundene M5-Max-Chips: doppelt so viele CPU- und GPU-Kerne und doppelt so viel Speicher. Die Frage ist, wie viel davon zu echter Geschwindigkeit wird.
Die Regeln
- Die Modelle liefen lokal in Ollama, ohne Cloud.
- Ein Prompt für alle: ein langer technischer Text über die Konstruktion moderner Autos, bis zu 2.000 Token, 8k Kontext, Temperatur 0, fester Seed, Denkmodus aus.
- Jedes Modell lief 11-mal; der erste Durchlauf wurde verworfen, das Ergebnis ist der Mittelwert der übrigen zehn.
- Modelle in zufälliger Reihenfolge und nach jedem 30 Sekunden Pause, damit die Wärme keine Seite bevorzugt.
Alle 32 Runden
| Modell | MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | Studio gegenüber MacBook |
|---|---|---|---|
| qwen3:4b | 121,39 | 203,31 | +67,5 % |
| qwen3:30b | 112,63 | 170,12 | +51,0 % |
| gpt-oss:20b | 100,94 | 169,35 | +67,8 % |
| qwen2.5:7b | 81,36 | 154,19 | +89,5 % |
| qwen3.5:35b-mlx | 124,13 | 144,87 | +16,7 % |
| qwen3.5:9b | 68,06 | 126,59 | +86,0 % |
| gpt-oss:120b | 73,15 | 115,21 | +57,5 % |
| gemma4:26b | 68,07 | 111,74 | +64,2 % |
| qwen3-coder-next:latest | 75,91 | 109,48 | +44,2 % |
| qwen3-next:80b | 73,14 | 94,48 | +29,2 % |
| gemma4:26b-mlx-bf16 | 58,76 | 93,21 | +58,6 % |
| gemma4:e4b | 93,12 | 92,95 | −0,2 % |
| qwen3.8:27b-mlx | 37,90 | 90,65 | +139,2 % |
| gemma4:12b | 46,62 | 90,48 | +94,1 % |
| ministral-3:14b | 44,61 | 88,66 | +98,7 % |
| gemma3:12b | 47,00 | 88,26 | +87,8 % |
| qwen3.5:122b-a10b | 46,91 | 84,80 | +80,8 % |
| phi4-reasoning:plus | 36,83 | 76,10 | +106,6 % |
| llama4:scout | 34,12 | 63,26 | +85,4 % |
| mistral-small3.2:24b | 26,42 | 62,19 | +135,4 % |
| qwen3.8-flash-next:125b-mlx | 45,26 | 54,60 | +20,6 % |
| gemma4:12b-mlx-bf16 | 27,70 | 48,84 | +76,3 % |
| qwen3.5:27b | 21,98 | 48,36 | +120,0 % |
| gemma3:27b | 21,32 | 47,74 | +123,9 % |
| qwen3:32b | 18,52 | 42,88 | +131,5 % |
| gemma4:31b | 18,72 | 39,75 | +112,3 % |
| qwen3.8:27b-mlx-bf16 | 18,06 | 36,65 | +102,9 % |
| gemma4:31b-mlx-bf16 | 12,94 | 26,11 | +101,8 % |
| deepseek-r1:70b | 8,82 | 22,65 | +156,8 % |
| llama3.3:70b | 8,93 | 22,57 | +152,7 % |
| command-a:111b | 5,58 | 15,38 | +175,6 % |
| mistral-large:123b | 5,20 | 13,69 | +163,3 % |
Generierungsgeschwindigkeit in Token pro Sekunde, Mittel der Durchläufe 2 bis 11 in Ollama, 2.000 Ausgabe-Token, 8k Kontext. Der schnellere Rechner ist fett. Quelle: Vše Smart.
Erste Runde: kleine Modelle
Schon bei kleinen Modellen liegt der Mac Studio klar vorn: Qwen3 4B läuft mit 203 Token pro Sekunde gegenüber 121, gpt-oss 20B mit 169 gegenüber 101. Beide Rechner sind hier aber schnell genug für bequemes Arbeiten. Die einzige Runde, die das MacBook gewann, war Gemma 4 E4B, und das denkbar knapp: 93,12 gegenüber 92,95 Token pro Sekunde, praktisch ein Unentschieden.
Zweite Runde: doppelte Hardware, aber nicht doppeltes Tempo
Doppelt so viele Kerne und doppelt so viel Speicher haben nicht überall das Tempo verdoppelt. Qwen 3.5 35B in MLX legte nur um 17 Prozent zu, Qwen3-Next 80B um 29 Prozent. Zwei der kleinsten Zuwächse betreffen Mixture-of-Experts-Modelle, die pro Token nur rund 3 Milliarden Parameter nutzen. Am anderen Ende war Qwen 3.8 27B in MLX auf dem Studio um 139 Prozent schneller.
Dritte Runde: das Schwergewicht
Hier schickt der Mac Studio den Gegner auf die Bretter. Mit Llama 3.3 70B schreibt er 22,6 Token pro Sekunde gegenüber 8,9 auf dem MacBook, mit DeepSeek R1 70B 22,7 gegenüber 8,8. Command A 111B und Mistral Large 123B sind 2,6- bis 2,8-mal so schnell. Unter zehn Token pro Sekunde wird das Warten auf die Antwort zäh; über zwanzig wird ein 70B-Modell zum Werkzeug für den Arbeitsalltag.
Urteil
Der Mac Studio M5 Ultra gewinnt 31 zu 1 mit einem Median-Vorsprung von etwa 89 Prozent. Laut Artikel war er zudem der leisere der beiden. Das MacBook Pro M5 Max bleibt eine beeindruckende Maschine für kleine und Mixture-of-Experts-Modelle, und es passt in den Rucksack. Wer aber vor allem Modelle ab 70 Milliarden Parametern betreibt, für den spielt der Studio in einer anderen Liga. Seine 256 GB fassen auch Modelle, die in 128 GB gar nicht passen, etwa Qwen3 235B.
Wie immer misst der Test die Geschwindigkeit, nicht die Qualität der Antworten, mit einer einzigen Art von Prompt in Ollama. Weitere Ergebnisse derselben Messung finden Sie in unserem Artikel über 15 Modelle auf dem Mac Studio M5 Ultra.
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