苹果晒 M5 芯片 AI 性能：相比 M4 文本生成提速 27%，图像生成快 3.8 倍
苹果机器学习研究博客于 11 月 19 日发布博文，公布了 M5 芯片的最新性能数据，重点展示了其在运行本地大语言模型（LLM）方面的显著优势。此次性能评估的核心平台是苹果此前推出的 MLX，这是一个专为 Apple Silicon 设计的开源机器学习框架，它利用统一内存架构，让模型能够在 CPU 和 GPU 之间高效运行。
在核心的文本生成测试中，苹果使用了 MLX LM 工具包对多款开源大模型进行了基准测试，包括不同参数规模的 Qwen 模型和 GPT OSS 模型。
测试结果显示，M5 芯片在生成后续文本 token 时的速度比 M4 提升了 19% 至 27%。苹果指出，这一性能飞跃主要得益于内存带宽的提升，M5 的内存带宽高达 153GB/s，相比 M4 的 120GB/s 增加了 28%，这对于内存密集型的 token 生成任务至关重要。
报告进一步解释了 LLM 推理过程中的两种不同负载。IT之家援引博文介绍，生成第一个 token 主要受计算能力限制（compute-bound），而生成后续 token 则更依赖于内存速度（memory-bound）。
因此，M5 凭借其更高的内存带宽，在持续生成文本的场景中展现出明显优势。苹果还强调，配备 24GB 内存的 MacBook Pro 能够轻松运行参数量达 300 亿的 4-bit 量化混合专家模型（MoE），并将推理负载控制在 18GB 以内。
第一个 tokens 生成速度 后续 tokens 生成速度 内存 (GB)
Qwen3-1.7B-MLX-bf16 3.57 1.27 4.40
Qwen3-8B-MLX-bf16
3.62 1.24 17.46
Qwen3-8B-MLX-4bit
3.97 1.24 5.61
Qwen3-14B-MLX-4bit
4.06 1.19 9.16
gpt-oss-20b-MXFP4-Q4
3.33 1.24 12.08
Qwen3-30B-A3B-MLX-4bit
3.52 1.25 17.31
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