MacBook Pro M5 Max для нейросетей: 128 ГБ в ноутбуке и 70B на 10–18 ток/с

Коротко (TL;DR)

• MacBook Pro M5 Max с 40-ядерным GPU — единственный ноутбук Apple со 128 ГБ единой памяти (614 ГБ/с). Единственным Mac с таким объёмом он был до 25 августа 2026: теперь те же 128 ГБ даёт Mac Studio на M5 Max, а Mac Studio на M5 Ultra — до 512 ГБ.
• Плотные 70B-модели в 4-битном кванте идут со скоростью 9,95–18 токенов в секунду в зависимости от источника. Наш расчёт физического потолка для такой модели на 614 ГБ/с — около 15 ток/с, поэтому ручной замер около 10 ток/с ближе к жизни, чем лидерборды.
• 128 ГБ по-настоящему окупаются на MoE-моделях: Qwen 4.1 32B-A3B — 78–82 ток/с, 35B-A3B — около 100 ток/с, а Qwen3-235B-A22B в ~3 битах — 18 ток/с, как плотная 70B при втрое большем размере.
• Главный прирост поколения — обработка промпта (prefill): заявка Apple «до 4 раз быстрее M4 Max» подтверждена независимо (3,5–4,5 раза). Генерация текста выросла всего на ~20%.
• Цена: 14-дюймовый M5 Max стартует с $3 599, но это 36 ГБ. Конфигурация с 40-ядерным GPU, 128 ГБ и 2 ТБ стоит $6 699 по рекомендованной цене (на 27 августа 2026).
• RTX 5090 генерирует в 2–3 раза быстрее, но только то, что помещается в её 32 ГБ. 70B-модель в 4 битах весит около 40 ГБ и в одну такую карту не влезает.

Все цифры ниже — чужие замеры: у каждой указано, кто мерил, на какой модели и каким движком. Собственного прогона на этой машине у нас не было. Данные собраны на 26 сентября 2026.

Линейка MacBook Pro M5: для ИИ важна память, а не ядра

MacBook Pro M5 Max — ноутбук Apple на старшем чипе поколения M5. Apple анонсировала его 3 марта 2026, продажи начались 11 марта. Для локального ИИ (в англоязычных обзорах — local AI, то есть нейросеть, которая работает на вашем компьютере без облака) в нём важны не ядра CPU, а два параметра памяти: сколько её и как быстро она читается. Лестница конфигураций ниже — по техническим характеристикам Apple и анонсам компании.

Несколько терминов, без которых дальше будет сложно:

• Единая память — общая оперативная память для CPU и GPU. Модель не нужно копировать в отдельную видеопамять, поэтому большая часть из 128 ГБ доступна нейросети.
• Пропускная способность — сколько гигабайт в секунду память отдаёт чипу. Для генерации текста это главный параметр.
• Prefill — обработка вашего запроса до первого слова ответа. Упирается в вычислительную мощность.
• Decode, или генерация — выдача ответа токен за токеном. Упирается в пропускную способность памяти.
• Токен — кусочек слова; скорость меряют в токенах в секунду (ток/с).
• Квант — сжатие весов модели: «4 бита» означает, что каждый параметр хранится в 4 битах вместо 16. Модель легче, качество немного ниже.

Цены — рекомендованные в США на момент анонса. У базового M5 в таблицах 2026 года (PCGuide, Local AI Master) встречается и $1 699; причину источники не называют, актуальную цену показывает apple.com.

Из таблицы следуют три вывода, которые определяют всю покупку.

Snapdragon 8 Elite Gen 5, A19 Pro и Tensor G5: сравнение NPU по тестам, а не по TOPS

Framework Desktop на Ryzen AI Max+ Pro 495 и 192 ГБ — предзаказ 30 сентября, без цены

Сборка ПК сейчас при дефиците памяти: 4 сметы от $1 000 до $4 500 и где сэкономить

Mac Studio M5 Ultra для LLM: 4,3x — это prefill, а генерация быстрее в 1,5–1,9 раза

Рост цен на оперативную память и SSD: DDR5 за год подорожала в 3–4 раза из-за ИИ

Первый: 128 ГБ есть только у M5 Max с 40-ядерным GPU. Стартовая версия M5 Max за $3 599 — это 32 ядра GPU, 460 ГБ/с и фиксированные 36 ГБ. На ней 70B-модель не запустится вовсе.

Второй: скорость генерации растёт вместе с пропускной способностью, а не с числом ядер. Чтобы выдать очередной токен, плотная модель читает из памяти все свои веса. Поэтому 614 ГБ/с против 307 ГБ/с у M5 Pro — это примерно вдвое больше токенов в секунду на одной и той же модели.

Третий: 128 ГБ не означают 128 ГБ под модель. macOS по умолчанию отдаёт видеоядру около 75% единой памяти, то есть примерно 96 ГБ из 128. Сообщество поднимает этот лимит командой из раздела про софт ниже, до ~110 ГБ, и он сбрасывается при перезагрузке (данные Local AI Master).

Для украинского рынка ориентир есть только по базовой модели. По обзору в блоге Foxtrot от 1 апреля 2026, MacBook Pro M5 стоил от 88 999 грн за 16 ГБ и 512 ГБ, 99 499 грн за 16 ГБ и 1 ТБ, 111 999 грн за 24 ГБ и 1 ТБ. Для локального ИИ это машина класса моделей на 4–8 млрд параметров. Конфигурации M5 Max в официальной украинской рознице на дату сбора данных мы не нашли.

Конфигурация M5 Max под LLM: что выбрать и сколько стоит

Под локальные модели имеет смысл собирать одну конкретную конфигурацию, а не «максимум всего». Раскладка по конфигуратору:

Цену $6 699 за такую конфигурацию приводит AppleInsider на 27 августа 2026: партнёр Apple Expercom тогда продавал её за $5 299 со скидкой $1 400 при ограниченном запасе. Точную цену 16-дюймовой версии со 128 ГБ в источниках мы не нашли — её показывает только конфигуратор.

Наш расчёт: сколько стоит переход к 128 ГБ. Разница между стартовым 14-дюймовым M5 Max ($3 599, 36 ГБ, 32 ядра GPU) и конфигурацией под локальный ИИ ($6 699) — $3 100. За эти деньги вы получаете +92 ГБ памяти, +33% пропускной способности (614 против 460 ГБ/с) и +8 ядер GPU. Если отнести всю доплату на память, выходит около $34 за каждый дополнительный гигабайт. Реальная «цена гигабайта» у Apple в этой связке не раскрывается, это наша грубая оценка.

Цена этой конфигурации скорее вырастет, чем упадёт. В 2026 году Apple посреди цикла убирала опции большой памяти у Mac Studio на фоне дефицита DRAM (по данным MacRumors в пересказе Local AI Master), а в июне подняла стартовую цену Mac Studio с $1 999 до $2 499 (Macworld).

MacBook Pro M5 Max против Mac Studio: кто теперь на вершине по памяти

Короткий ответ на 26 сентября 2026: по объёму памяти на вершине Mac Studio на M5 Ultra (до 512 ГБ), MacBook Pro M5 Max и Mac Studio на M5 Max делят второе место со 128 ГБ. У ноутбука остаётся одно уникальное свойство — это единственные 128 ГБ, которые можно закрыть и унести.

Хронология: как «единственный Mac со 128 ГБ» устарел за 9 дней

Гайд Local AI Master от 16 августа 2026 назвал ноутбук на M5 Max самым ёмким по памяти Mac, который продаёт Apple («the highest-memory Mac Apple sells»). На дату публикации это было правдой. Вот как менялась картина:

Источники хронологии — Local AI Master (со ссылкой на MacRumors) и официальный анонс Mac Studio от 25 августа 2026. Прошлое поколение настольного Mac с его цифрами мы разбирали в обзоре Mac Studio M3 Ultra для нейросетей.

Сравнение MacBook Pro vs Mac Studio на 26 сентября 2026

Между MacBook Pro и Mac Studio на M5 Max при одинаковых 128 ГБ и одинаковых 614 ГБ/с разница сводится к корпусу: за ноутбук вы доплачиваете за экран, батарею и мобильность, а теряете запас охлаждения. Цену Mac Studio M5 Max именно со 128 ГБ Apple в пресс-релизе не называет, поэтому в таблице стоит стартовая. Если нужно больше 128 ГБ или быстрее 614 ГБ/с — это уже Mac Studio M5 Ultra; его память, реальные замеры и цены по конфигурациям мы подробно разобрали в обзоре Mac Studio M5 Ultra для LLM.

Часть сообщества выбирает не «или», а «и». Пользователь X 23 сентября 2026 написал, что 96 ГБ — это «едва достаточно», и он собирается держать свой MacBook Pro на M3 Max (36 ГБ) рядом с Mac Studio M5 Ultra на 256 или 512 ГБ. Схема рабочая: ноутбук для дороги и небольших моделей, настольная машина для тяжёлых.

Сколько токенов в секунду реально выдаёт M5 Max на 70B и MoE-моделях

На плотных 70B-моделях в 4-битном кванте M5 Max со 128 ГБ выдаёт от 9,95 до 18 токенов в секунду: разброс зависит от источника, модели и движка. На MoE-моделях с ~3 млрд активных параметров — 78–100 ток/с. Иначе говоря, 70B отвечает со скоростью чтения, а быстрые ответы на этой машине дают MoE-модели.

Плотные 70B: четыре замера от 10 до 18 ток/с

Лидерборд llmcheck.net усредняет три прогона на свежезагруженной системе и собрал 227 замеров на Apple Silicon (данные в пересказе Local AI Master, август 2026). Показательно, что сам AI-Stat в сводной таблице пишет «70B Q4_K_M — 18–25 т/с», а строкой ниже приводит точный замер той же модели — 9,95 т/с. Две цифры одного издания расходятся вдвое.

Почему так бывает: разные версии модели (Llama 3.3 и Llama 5 — разные сети), разный движок (MLX быстрее Ollama, об этом ниже), разная длина контекста и ответа. Короткий ответ на свежей системе всегда быстрее, чем долгий диалог с заполненным контекстом.

Расчёт: потолок 70B на 614 ГБ/с — около 15 ток/с

Раз плотная модель на каждом токене читает все веса, скорость генерации не может превысить пропускную способность, делённую на вес модели. 70B-модель в 4-битном кванте весит около 40 ГБ.

614 ГБ/с ÷ 40 ГБ ≈ 15,4 ток/с — теоретический потолок M5 Max на такой модели. Сверим с ним замеры:

Результат выше 100% для плотной 4-битной 70B на этой памяти невозможен без оговорок. Значит, в этом замере модель была сжата сильнее, использовалось спекулятивное декодирование (маленькая модель-черновик предлагает токены, большая их проверяет пачкой) или отличалась методика. Это наша интерпретация: построчную методику лидерборд не раскрывает.

Тот же расчёт для соседей: у M4 Max (546 ГБ/с) потолок на 70B — около 13,7 ток/с, у M5 Pro (307 ГБ/с) — около 7,7 ток/с. В 64 ГБ M5 Pro модель на 40 ГБ формально помещается, но работает медленно. Планируйте покупку под 10–11 ток/с на плотной 70B. Если придёт больше — это бонус, а не норма.

MoE-модели и что влезает в 128 ГБ

MoE (Mixture of Experts, «смесь экспертов») — архитектура, в которой на каждый токен работает только часть параметров. Модель целиком лежит в памяти, но читается за шаг лишь её небольшая доля. Поэтому MoE-модель на 32 млрд параметров с 3 млрд активных генерирует со скоростью маленькой модели, а знает как большая.

Самая показательная строка — последняя с цифрами. Qwen3-235B-A22B втрое больше плотной 70B, а генерирует с той же скоростью, 18 ток/с. Около 100 ГБ её весов не помещаются в 96 ГБ, которые macOS отдаёт GPU по умолчанию, но помещаются в 128 ГБ, если поднять лимит. Именно ради таких моделей и стоит брать 128 ГБ, а не 64.

Для сравнения: на M5 Pro с 64 ГБ Qwen 4.1 32B-A3B даёт 56 ток/с (llmcheck.net). Если ваш основной инструмент — MoE-модель такого класса для кода, M5 Pro закрывает задачу дешевле.

Софт разгоняет то же железо: MLX, LM Studio и Ollama

Скорость на Mac определяет не только чип, но и движок, которым вы запускаете модель. Пример из сентября 2026: разработчик в X (21 сентября) показал Qwen3.8-27B на ноутбуке с M5 Max в LM Studio Bionic с движком Splash — около 120 ток/с в агентной задаче с субагентом. По его словам, на старте модели чуть больше месяца назад та же модель на том же ноутбуке выдавала около 20 ток/с. Эту цифру 22 сентября пересказал другой пользователь X — это не независимый замер. Направление всё равно понятно: цифры на день покупки — не финальные.

Разница между движками измерена и в более спокойных условиях, хотя источники расходятся в процентах:

• MLX — фреймворк Apple для машинного обучения. По AI-Stat (март 2026), он на 20–30% быстрее llama.cpp и до 50% быстрее Ollama на генерации, а на prefill разрыв доходит до 3–5 раз.
• Лидерборд llmcheck.net даёт более скромный отрыв MLX от Ollama — 5–15% на одной и той же модели.
• Причина разрыва на prefill: нейроускорители в ядрах GPU M5 доступны через Metal 4 TensorOps, которые поддерживает MLX. llama.cpp на март 2026 их не задействовал.

Как расходятся Ollama, LM Studio и llama.cpp на одной модели, мы отдельно разбирали в замере Ollama, LM Studio и llama.cpp. Минимальный старт на MLX и снятие лимита памяти GPU выглядят так (команды из гайда Local AI Master):

pip install mlx-lm
mlx_lm.chat --model mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-4bit

# отдать GPU ~110 ГБ из 128; сбрасывается при перезагрузке
sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=110000

После снятия лимита следите за графиком «Нагрузка на память» в Мониторе системы: пока он зелёный, всё в порядке. Жёлтый цвет означает подкачку на диск, и скорость генерации резко падает.

M5 Max против M4 Max: prefill до 4 раз быстрее, генерация +20%

Neural Accelerators — блоки для матричных вычислений, которые Apple встроила в каждое ядро GPU поколения M5. Они ускоряют prefill, то есть чтение вашего запроса, а не выдачу ответа. Apple заявляет для M5 Max обработку промпта LLM до 4 раз быстрее, чем у M4 Max, и до 6,7 раза быстрее, чем у M1 Max. Независимые тесты это подтверждают:

Генерация выросла скромно, потому что пропускная способность памяти выросла всего с 546 до 614 ГБ/с. Отсюда и первые разочарованные впечатления: на коротком вопросе prefill занимает доли секунды, и пользователь видит только скорость генерации. У jakkuh обе машины были с 36 ГБ памяти, то есть M5 Max в тесте — версия с 32 ядрами GPU и 460 ГБ/с.

Где ускорение prefill заметно: RAG (ответы по вашим документам), загрузка PDF и веб-страниц, работа с кодовой базой, ИИ-агенты, которые снова и снова перечитывают накопленный контекст. Где почти незаметно: обычный чат с короткими вопросами.

Наш пример расчёта. Возьмём промпт из теста Hardware Corner. Если агент за одну задачу 20 раз обрабатывает контекст такого размера, на M4 Max ожидание до первого токена в сумме составит около 27 минут (81 с × 20), на M5 Max — около 6 минут (18 с × 20). Генерация в обоих случаях займёт примерно одинаковое время. Поэтому владельцу M4 Max со 128 ГБ апгрейд имеет смысл только при работе с длинным контекстом и агентами.

RTX 5090 против M5 Max: GPU-башня или ноутбук со 128 ГБ

RTX 5090 выигрывает по скорости всё, что помещается в её 32 ГБ видеопамяти. Ноутбук на M5 Max выигрывает всё, что туда не помещается. Это главное, что нужно знать о сравнении.

Сравнение скорости и цена RTX PRO 6000 — по AI-Stat (март 2026), пропускная способность RTX 5090 и потребление ноутбука — по BuildMVPFast, рекомендованная цена RTX 5090 и TDP обеих карт — по данным NVIDIA. Цены на карты указаны без остального компьютера.

Пропускная способность RTX 5090 почти втрое выше, отсюда и кратный отрыв в генерации. Но модель на 40 ГБ в 32 ГБ не влезет, и дальше есть два пути: две карты или выгрузка части слоёв в обычную оперативную память, которая резко роняет скорость. У M5 Max этой проблемы на моделях до ~100 ГБ нет.

Где что выбирать:

• Модели до 32 ГБ и максимальная скорость — ПК с RTX 5090. Сводку чужих замеров по 5090, 4090 и 3090 мы собрали в обзоре RTX 5090, 4090 и 3090 в локальных LLM.
• 70B без компромиссов по скорости и с CUDA — рабочая станция на 96 ГБ видеопамяти, как в нашем разборе рабочей станции на RTX PRO 6000.
• Модели на 40–100 ГБ и мобильность — ноутбук на M5 Max со 128 ГБ.

Если выбираете между платформами с единой памятью вообще, посмотрите наше сравнение DGX Spark, Mac Studio и Strix Halo: там те же вопросы решаются на трёх разных архитектурах.

Троттлинг 14-дюймового MacBook Pro: что показывают независимые тесты

Троттлинг — снижение частот и мощности чипа, когда корпус не успевает отводить тепло. Оба найденных источника согласны в главном: 14-дюймовый MacBook Pro с M5 Max троттлит, а с M5 Pro — практически нет. Расходятся они в степени, потому что меряли разное.

Почему источники расходятся: ватты против баллов 3DMark

HackerNoon говорит о мощности чипа под долгой нагрузкой и о разнице с 16-дюймовой версией, но не описывает, чем нагружал. jakkuh приводит потерю баллов в 20-минутном графическом тесте. Это две разные величины: падение мощности вдвое не обязано давать падение баллов вдвое, а 20 минут 3DMark — не то же самое, что многочасовой прогон модели.

Для локального ИИ из этого следует наш вывод, а не замер. Генерация на плотной модели упирается в пропускную способность памяти, поэтому урезанная мощность должна задевать её меньше. Prefill и MoE-модели больше нагружают вычислительные блоки, поэтому здесь ограничение мощности ощутимее. Косвенно это подтверждает участник Hacker News: на MoE 35B-A3B он получает 80 ток/с в режиме высокой мощности и 38 ток/с в режиме энергосбережения (модель его чипа в сообщении не указана). Ограничение мощности режимом энергосбережения срезало скорость на MoE больше чем вдвое.

Если модель будет работать часами, выбирайте 16-дюймовую версию — это позиция и HackerNoon, и Local AI Master. Если нужен именно компактный ноутбук и хватает 64 ГБ, HackerNoon советует 14-дюймовый M5 Pro: этот чип укладывается в тепловой пакет корпуса.

Жар, шум и батарея при работе агентов

14-дюймовый M5 Max комплектуется адаптером на 96 Вт, а батарея у него — 72,4 Вт·ч. По HackerNoon, чип может кратковременно брать до 96 Вт, и под тяжёлой нагрузкой батарея разряжается даже на зарядке. jakkuh намерил под длительной нагрузкой 80–90 Вт из розетки. Наша грубая оценка: 72,4 Вт·ч при 80–90 Вт — это меньше часа работы от полной батареи, поэтому «ноутбук для ИИ в дороге» на практике означает «рядом с розеткой».

Владелец MacBook Pro M5 со 128 ГБ в той же ветке Hacker News (июль 2026) пишет прямо: при серьёзной работе с локальными моделями ноутбук обжигает пальцы и шумит так, что работать за ним некомфортно. Его совет — держать модель на отдельном Mac mini подальше от стола и подключаться по сети. Такую бюджетную точку входа мы разбирали в обзоре Mac Mini M4 Pro для нейросетей.

Безвентиляторный MacBook Air M5 — отдельная история

MacBook Air M5 не имеет вентилятора вообще и под длительной нагрузкой троттлит сильнее любого MacBook Pro M5 — в этом сходятся HackerNoon и сравнительный видеообзор Air против Pro. Для разговоров с небольшой моделью он годится, для долгих сессий инференса — нет. Путать его с троттлингом 14-дюймового Pro не стоит: у Pro вентиляторы есть, но чип Max мощнее, чем корпус может охладить под постоянной нагрузкой.

Риски ноутбука Apple для локального ИИ: CUDA, память, цена

• Нет CUDA. Дообучение моделей на Mac возможно (MLX-LM умеет QLoRA), но по оценке Local AI Master это рабочий вариант для моделей на 7–14 млрд параметров и далеко от экосистемы NVIDIA. Серьёзное обучение — это аренда GPU NVIDIA.
• Память конечна даже на 128 ГБ. Владелец MacBook Pro со 128 ГБ написал в X 19 сентября 2026, что уже упирается в лимит памяти, когда параллельно работают локальная модель и несколько сессий с ИИ-кодингом.
• Ожидания по 70B. Лидерборды показывают 15–18 ток/с, ручной замер — около 10. Если покупаете ради плотных 70B, закладывайтесь на 10–11 ток/с.
• Жар и цена. Про троттлинг и батарею — раздел выше. Конфигурация со 128 ГБ может подорожать или стать дефицитной: Apple в 2026 году уже убирала конфигурации с большой памятью посреди цикла.
• Избыточность. Колумнист vc.ru называет 16-дюймовый M5 Max «стрельбой из ядерной пушки по воробьям» для скриптов, интеграций и аналитики: такая машина оправдана только для тяжёлого локального ИИ и дата-инженерии.

Что устареет в этой статье первым: цены (память дорожает, Apple меняет конфигурации посреди цикла), скорость в токенах в секунду (движки MLX и LM Studio ускоряются от месяца к месяцу) и картина у Mac Studio, где версия на 512 ГБ появится в конце октября 2026. Свежие цены смотрите в конфигураторе Apple, свежие замеры — на лидерборде llmcheck.net и в r/LocalLLaMA.

Кому стоит переплачивать за M5 Max и 128 ГБ, а кому хватит Pro

Решение принимается по модели, которую вы собираетесь запускать, а не по чипу. Пройдите по шагам сверху вниз и остановитесь на первом подходящем:

1. Модели до 8 млрд параметров и знакомство с локальным ИИ. Хватит базового MacBook Pro M5: до 32 ГБ и 153 ГБ/с. По оценке Local AI Master, 8B-модель в 4 битах даст на нём около 30–35 ток/с. В Украине — от 88 999 грн (обзор Foxtrot, апрель 2026).
2. Каждый день работаете с моделью класса 32B, например MoE-кодером. Выбор между MacBook Pro M5 и M5 Pro здесь решается в пользу M5 Pro с 64 ГБ: вдвое выше пропускная способность, чем у базового M5, 56 ток/с на Qwen 4.1 32B-A3B и отсутствие троттлинга в 14-дюймовом корпусе. Учтите: $2 199 — цена M5 Pro с 24 ГБ, а 64 ГБ доступны только с 20-ядерным GPU и стоят дороже.
3. Нужны плотные 70B и MoE-модели на 100+ млрд параметров, причём в дороге. Это и есть сценарий старшего ноутбука: M5 Max, 40 ядер GPU, 128 ГБ, стандартные 2 ТБ. Для многочасовой работы — 16 дюймов.
4. Машина будет стоять на столе. Mac Studio на M5 Max даёт те же 128 ГБ и 614 ГБ/с; стартовая цена $2 499 — за базовую конфигурацию, со 128 ГБ дороже. Mac Studio на M5 Ultra — до 512 ГБ и 1,2 ТБ/с.
5. Уже есть M4 Max со 128 ГБ. Генерация вырастет примерно на 20%. Апгрейд оправдан, только если вы много работаете с длинным контекстом, RAG или агентами, где prefill стал в 3,5–4,5 раза быстрее.
6. Нужна максимальная скорость на моделях до 32 ГБ или дообучение. Это ПК с видеокартой NVIDIA и CUDA, а не Mac.

Отдельно о том, для кого 128 ГБ избыточны. Если локальная модель нужна для чата, небольших правок кода и перевода, 70B на 10–11 ток/с будет медленнее и дороже, чем MoE-модель на M5 Pro. 128 ГБ имеют смысл, когда вы точно знаете, какую модель на 70–235 млрд параметров будете запускать, и вам нужно делать это без облака и не только за столом.

FAQ

Сколько стоит MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ памяти?

14-дюймовый MacBook Pro с M5 Max (40 ядер GPU), 128 ГБ и 2 ТБ стоит $6 699 по рекомендованной цене в США на 27 августа 2026, по данным AppleInsider. Партнёр Apple тогда продавал его со скидкой за $5 299. Стартовая цена M5 Max в $3 599 относится к версии с 36 ГБ и 32 ядрами GPU, на которой 70B-модели не запускаются.

MacBook Pro M5 Max — единственный Mac с 128 ГБ памяти?

Нет, с 25 августа 2026. В этот день Apple анонсировала Mac Studio на M5 Max (до 128 ГБ) и на M5 Ultra (до 512 ГБ), поставки начались 22 сентября. До этого ноутбук на M5 Max действительно был единственным Mac со 128 ГБ. Сейчас он единственный ноутбук Apple с таким объёмом памяти.

Какие модели ИИ реально помещаются в 128 ГБ памяти MacBook Pro?

Плотные модели до 70 млрд параметров в 4 битах (около 40 ГБ) с запасом под контекст, MoE-модели на 100+ млрд параметров и Qwen3-235B-A22B в ~3 битах (около 100 ГБ) — последняя только с поднятым лимитом памяти GPU. По умолчанию macOS отдаёт видеоядру около 96 ГБ из 128. Более крупные модели от 220 млрд параметров, по оценке AI-Stat, начинают выходить за пределы разумного: Qwen3-235B-A22B помещается только благодаря сжатию до ~3 бит.

Троттлится ли MacBook Pro M5 Max при долгой работе с нейросетями?

14-дюймовая версия троттлит, источники расходятся в степени. HackerNoon пишет о падении мощности примерно до 42 Вт и отставании от 16-дюймовой версии на 15–18%, 20-минутный тест 3DMark у jakkuh показал потерю 3–5%. Для многочасовой работы моделей лучше 16-дюймовый корпус, у M5 Pro троттлинга практически нет.

Что быстрее для локального ИИ — MacBook Pro M5 Max или RTX 5090?

RTX 5090 быстрее в 2–3 раза в генерации и примерно в 4 раза в prefill, но только на моделях, которые помещаются в её 32 ГБ. 70B-модель в 4 битах весит около 40 ГБ и в одну карту не влезает, а M5 Max держит модели до ~100 ГБ. Скорость на небольших моделях — за NVIDIA, объём и мобильность — за Mac.

Стоит ли переплачивать за M5 Max, если хватает M5 Pro?

Нет, если ваши модели помещаются в 64 ГБ. M5 Pro с 64 ГБ выдаёт 56 ток/с на Qwen 4.1 32B-A3B и не троттлит в 14-дюймовом корпусе. Стартовые $2 199 — это версия с 24 ГБ; 64 ГБ требуют 20-ядерного GPU и стоят дороже. Доплата за M5 Max со 128 ГБ оправдана под плотные 70B и MoE-модели на 100+ млрд параметров.