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2026年10月27日 · Jakub M.
頂上決戦：ローカルAIでMacBook Pro M5 MaxとMac Studio M5 Ultraが激突
最速のMacBookと最速のMac Studio、32の言語モデル、勝者は一人。Vše Smartのテストでは、Mac Studio M5 Ultraが32ラウンド中31ラウンドで速く、中央値で89%上回りました。700億パラメータ以上のモデルでは2.5倍以上の速さでした。
出典：MacBook Pro M5 Max vs. Mac Studio M5 Ultra: srovnání výkon lokálních AI modelů（Ludvík Eckerman、Vše Smart、2026年10月7日、チェコ語）。以下の数値はすべてこの記事によるものです。
Appleで最もパワフルなノートと、最もパワフルなデスクトップの対決です。どちらも最上位構成で、同じモデル、同じ指示、同じ部屋。チェコのサイトVše Smartが32のローカル言語モデルで両者を走らせた結果は、いくつか意外なラウンドを含みつつも、はっきりとした判定勝ちでした。
選手紹介
| MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | |
|---|---|---|
| CPUコア | 18 | 36 |
| GPUコア | 40 | 80 |
| ユニファイドメモリ | 128 GB | 256 GB |
| SSD | 4 TB | 4 TB |
スペック上、M5 UltraはM5 Maxチップ2つをつないだもので、CPUコアもGPUコアもメモリも2倍です。問題は、そのうちどれだけが実際の速度になるかです。
ルール
- モデルはOllamaでローカル実行、クラウドは使用していません。
- 全モデル共通の指示：現代の自動車設計に関する長い技術文書、最大2,000トークン、コンテキスト8k、温度0、固定シード、思考モードはオフ。
- 各モデルを11回実行し、1回目を除いた残り10回の平均を結果としています。
- 熱がどちらかに有利に働かないよう、モデルの順番はランダムにし、各モデルの後に30秒の休止を入れました。
全32ラウンド
| モデル | MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | StudioとMacBookの差 |
|---|---|---|---|
| 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% |
生成速度（トークン/秒）。Ollamaでの2〜11回目の平均、出力2,000トークン、コンテキスト8k。速い方を太字で表示。出典：Vše Smart。
第1ラウンド：小型モデル
小型モデルでもMac Studioがはっきり優勢です。Qwen3 4Bは毎秒203トークン対121、gpt-oss 20Bは169対101。とはいえ、ここではどちらも快適に使える速さです。MacBookが取った唯一のラウンドはGemma 4 E4Bで、それも毎秒93.12対92.95トークンという僅差、実質的には引き分けでした。
第2ラウンド：ハードが2倍でも速度は2倍にならない
コアとメモリが2倍になっても、すべてで速度が2倍になったわけではありません。MLX版のQwen 3.5 35Bは17%、Qwen3-Next 80Bは29%の向上にとどまりました。向上幅が特に小さかったうち2つは、トークンごとに約30億パラメータしか使わないmixture of expertsモデルです。反対に、MLX版のQwen 3.8 27BはStudioで139%速くなりました。
第3ラウンド：ヘビー級
ここでMac StudioがKOを決めます。Llama 3.3 70BではMacBookの毎秒8.9トークンに対して22.6、DeepSeek R1 70Bでは8.8に対して22.7。Command A 111BとMistral Large 123Bは2.6〜2.8倍速くなりました。毎秒10トークンを下回ると回答を待つのがつらくなりますが、20を超えれば70Bモデルも日常業務の道具になります。
判定
Mac Studio M5 Ultraが31対1で勝利し、中央値で約89%の差をつけました。記事によると、Studioの方が静かでもありました。MacBook Pro M5 Maxは、小型モデルやmixture of expertsモデルには依然として見事なマシンで、バッグにも収まります。しかし700億パラメータ以上のモデルを主に動かすなら、Studioは別格です。256 GBあれば、Qwen3 235Bのように128 GBには収まらないモデルも動かせます。
いつもどおり、このテストが測るのは回答の品質ではなく速度で、Ollamaでの1種類の指示によるものです。同じ測定の他の結果は、Mac Studio M5 Ultraでの15モデルの記事をご覧ください。
勝者を試す
チャンピオンを使うのに買う必要はありません。256 GBのMac Studio M5 Ultraを1日からレンタルして、ご自身のモデルを動かしてみてください。