TR
27 Ekim 2026 · Jakub M.
Devlerin çarpışması: Yerel yapay zekâda MacBook Pro M5 Max ile Mac Studio M5 Ultra karşı karşıya
En hızlı MacBook ile en hızlı Mac Studio, 32 dil modeli ve tek bir kazanan. Vše Smart'ın testinde Mac Studio M5 Ultra 32 raundun 31'inde daha hızlıydı, medyanda yüzde 89 önde. 70 milyar ve üzeri parametreli modellerde iki buçuk kattan fazla hızlıydı.
Kaynak: MacBook Pro M5 Max vs. Mac Studio M5 Ultra: srovnání výkon lokálních AI modelů, Ludvík Eckerman, Vše Smart, 7 Ekim 2026 (Çekçe). Aşağıdaki tüm rakamlar bu makaleden alınmıştır.
Apple'ın en güçlü dizüstüsü, en güçlü masaüstüsüne karşı. İkisi de en üst yapılandırmada; aynı modeller, aynı istem, aynı oda. Çek sitesi Vše Smart ikisini 32 yerel dil modeliyle sınadı ve sonuç, birkaç şaşırtıcı raunt içeren açık bir sayı galibiyeti oldu.
Ringe çıkanlar
| MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | |
|---|---|---|
| CPU çekirdeği | 18 | 36 |
| GPU çekirdeği | 40 | 80 |
| Birleşik bellek | 128 GB | 256 GB |
| SSD | 4 TB | 4 TB |
Kâğıt üzerinde M5 Ultra, birleştirilmiş iki M5 Max çipidir: iki kat CPU ve GPU çekirdeği, iki kat bellek. Soru şu: Bunun ne kadarı gerçek hıza dönüşüyor?
Maçın kuralları
- Modeller Ollama'da yerel olarak çalıştı, bulut kullanılmadı.
- Herkes için tek istem: modern otomobil tasarımı üzerine uzun bir teknik metin, en fazla 2.000 token, 8k bağlam, sıcaklık 0, sabit seed, düşünme modu kapalı.
- Her model 11 kez çalıştı; ilk çalıştırma atıldı ve sonuç kalan onun ortalamasıdır.
- Isı hiçbir tarafı kayırmasın diye modeller rastgele sırayla çalıştı ve her birinin ardından 30 saniye ara verildi.
32 raundun tamamı
| Model | MacBook Pro M5 Max | Mac Studio M5 Ultra | MacBook'a göre Studio |
|---|---|---|---|
| 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 |
Saniyedeki token cinsinden üretim hızı, Ollama'da 2–11. çalıştırmaların ortalaması, 2.000 çıktı tokeni, 8k bağlam. Daha hızlı makine kalın. Kaynak: Vše Smart.
Birinci raunt: küçük modeller
Küçük modellerde bile Mac Studio açık ara önde: Qwen3 4B saniyede 203 tokene karşı 121, gpt-oss 20B 169'a karşı 101. Yine de iki makine de burada rahat çalışmaya yetecek kadar hızlı. MacBook'un kazandığı tek raunt Gemma 4 E4B oldu, o da kıl payı: saniyede 92,95'e karşı 93,12 token, fiilen beraberlik.
İkinci raunt: iki kat donanım, iki kat hız demek değil
İki kat çekirdek ve bellek her yerde hızı ikiye katlamadı. MLX'teki Qwen 3.5 35B yalnızca yüzde 17, Qwen3-Next 80B yüzde 29 kazandı. En küçük kazançlardan ikisi, token başına yalnızca yaklaşık 3 milyar parametre kullanan mixture of experts modellerine ait. Öbür uçta MLX'teki Qwen 3.8 27B, Studio'da yüzde 139 daha hızlıydı.
Üçüncü raunt: ağır sıklet
Mac Studio nakavtı burada vuruyor. Llama 3.3 70B ile saniyede 22,6 token yazıyor, MacBook ise 8,9; DeepSeek R1 70B ile 22,7'ye karşı 8,8. Command A 111B ve Mistral Large 123B 2,6 ila 2,8 kat daha hızlı. Saniyede on tokenin altında yanıt beklemek yorucu; yirminin üzerinde 70B'lik bir model günlük işlerin aracı hâline geliyor.
Karar
Mac Studio M5 Ultra, yaklaşık yüzde 89'luk medyan farkla 31'e 1 kazanıyor. Makaleye göre ikisinin daha sessiz olanı da oydu. MacBook Pro M5 Max, küçük ve mixture of experts modelleri için hâlâ etkileyici bir makine ve çantaya sığıyor. Ama ağırlıklı olarak 70 milyar ve üzeri parametreli modeller çalıştırıyorsanız Studio bambaşka bir ligde; 256 GB belleği, Qwen3 235B gibi 128 GB'a hiç sığmayan modelleri de alıyor.
Her zamanki gibi test, yanıt kalitesini değil hızı ölçüyor ve Ollama'da tek tür istemle yapıldı. Aynı ölçümün diğer sonuçları, Mac Studio M5 Ultra'da 15 model yazımızda.
Kazananı deneyin
Şampiyonu kullanmak için satın almanız gerekmiyor. 256 GB'lık Mac Studio M5 Ultra'yı kiralayın, bir günden itibaren, ve kendi modellerinizi üzerinde çalıştırın.