Когда Apple представила чип M5, многим показалось, что обновление получилось “косметическим”. Но, судя по свежим данным из блога Apple Machine Learning Research, самое главное улучшение M5 спрятано не в маркетинговых слайдах — а в том, как этот чип работает с локальными LLM-моделями.
Если коротко: новый M5 стал заметно быстрее при генерации текста и изображений прямо на устройстве, без интернета и серверов. И именно такие задачи в ближайшие годы станут главными.
Что такое MLX — и зачем Apple вообще этим занимается?
Несколько лет назад Apple выпустила свой фреймворк MLX. Если объяснять - это такая “операционная система для ИИ внутри Mac”.
Она позволяет:
- работать с привычными инструментами вроде NumPy,
- загружать модели с HuggingFace,
- ускорять генерацию текста, изображений, кода,
- использовать квантование (то самое, что уменьшает размер моделей).
По сути, MLX сделал возможным то, о чём пару лет назад только мечтали: локальный ChatGPT-уровень прямо на ноутбуке, без облаков.
И теперь Apple на практике показала, как новое поколение её чипов раскрывает потенциал этого фреймворка.
M5 против M4: кто быстрее генерирует текст?
Apple запустила несколько популярных моделей: Qwen 1.7B, Qwen 8B, Qwen 14B (в 4-битной версии), Qwen 30B MoE, GPT OSS 20B.
И сравнила две вещи:.
Скорость генерации первого токена — когда модель только начинает отвечать.
Скорость генерации последующих токенов — то есть “скорость разговора”.
Результаты (простыми словами):
Начало ответа — намного быстрее на M5
Продолжение ответа — на 19–27% быстрее, чем на M4
То есть диалог с моделью на M5 ощущается более “живым”: паузы короче, генерация быстрее.
Почему M5 так ускорился?
Это самое интересное.
- Новая архитектура GPU
В M5 появился нейронный ускоритель, который умеет выполнять сложные матричные операции — основу всего ИИ — значительно эффективнее.
Именно GPU в M5 делает тяжёлую работу за LLM-модели.
2. Сильное увеличение пропускной способности памяти
- M4 → 120 ГБ/с
- M5 → 153 ГБ/с
Рост — на 28%, и это критично для генерации текста.
3. Оптимизация под большие модели
На MacBook Pro с 24 ГБ оперативной памяти можно спокойно запускать модели:
- 8–14B в BF16
- MoE-модели 20–30B в 4-битном формате
И получать стабильный вывод без тормозов.
Ускорение генерации изображений — вот где M5 удивил
Apple провела ещё один тест — генерацию картинок.
И тут M5 буквально улетел вперёд: M5 создаёт изображения в 3,8 раза быстрее, чем M4. Это огромный скачок.
По сути, MacBook с M5 превращается в локальную мини-станцию для генерации артов, визуализаций, обложек, аватаров или дизайна.
Почему Apple так акцентирует внимание на локальном ИИ?
Потому что весь рынок движется в сторону:
- приватных моделей, работающих без облаков,
- быстрых офлайн-ассистентов,
- локального кода,
- конфиденциального анализа данных (фото, заметок, документов).
Apple делает ставку на приватность, и локальный ИИ — основа этой стратегии.
Что это значит для обычных пользователей?
Если упрощать:
- MacBook на M5 будет быстрее генерировать текст и изображения.
- Локальные модели будут работать без “задумчивых пауз”.
- ИИ-функции macOS станут почти мгновенными.
- Большие модели, которые раньше запускались через усилия, будут работать нормально из коробки.
Короткий итог
Если вы работаете с ИИ-генерацией, большими моделями или активно изучаете ML — M5 однозначно стоит внимания. Прирост ощутимый, не маркетинговый.
Если же ваш Mac используется в основном для браузера и офисных задач — разница может быть не такой заметной.
А что думаете вы? Есть ли смысл обновляться до M5, или M4 пока «живёт» нормально? Пишите в комментариях — очень интересно узнать мнение!
#Apple #MacBook #M5 #M4 #AppleSilicon #ИИ #MLX #новостиApple #MacBookPro #LLM #BestMagazin