M5 Max 128GBかUltra 96GBか…メモリと速度のジレンマで迷う住民たち
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ねえ、Macのメモリで悩んでる人たち、結局どっちがいいの?
速度ならUltra、巨大なモデルを載せるならMaxが正解よ。
ええっ、メモリの量とスピード、どっちも大事で迷っちゃうね。
帯域の差は大きいわ。でも予算次第で選ぶのが一番賢いかしら。
📝 スレッド内容
こんにちはって言っても2分かかって返答してくる
Qwen3.8-27B-Splash
Qwen3.6-35B-A3B-Splash
これら使ってみた人いる?
LMStudio Bionicで使ってみたものの、今ひとつ速度アップがよく分からなかった
話によるとMLXの倍の速度出るとか
特に重要なのがメモリ帯域です。Apple公式仕様では、上位M5 Max(40 GPUコア)は 614GB/s、M5 Ultraは 1.2TB/s。約2倍あります。LLMのトークン生成はメモリ帯域の影響が非常に大きいため、同じモデルが両方のメモリに収まる場合、Ultraの優位性はかなり大きいです。
ただし128GBには別の強みがありますLLMでは「速いか」以前に、モデル+KV cacheがメモリに収まるかが非常に重要です。ので、96GBで収まるモデルを使う限りUltraの方がローカルLLMマシンとして魅力的です。たとえば普段使いが Qwen系 / Llama系 / DeepSeek系などの 30B〜70Bクラスの4〜6bit量子化モデルなら、私は M5 Ultra 96GBを選びます。1.2TB/sという帯域はLLM推論用途では非常に大きなメリットです。
逆に、「多少遅くてもいいから、とにかく大きなモデルを1台でロードしたい。そうAppleならね」という使い方なら M5 Max 128GBです。32GBの差はLLMではかなり大きく、Ultra 96GBでロードできないモデルがMax 128GBならロードできる、という境界が出てきます。
もしよければ(よろしくなくても同じですが)次に、M5 Max 128GB vs M5 Ultra 96GBで、Qwen3 / Qwen3-Coder / DeepSeek / GPT-OSSなどを実際に何bitまで載せられて、何tok/sくらい期待できるかをモデル別に表にして比較できます。ここまでやると、どちらを買うべきかかなり明確になります。知らんけど。
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結構速度がネックになる処理も多いから
下から読んで。モデルはgoogle/gemma-4-26b-a4b-qat
11:07ゲンさん(識者)画面を舐めてるって、それもう情報の味を確かめてるわけだろ。ニュースでも情報漏えいとか言われてるし、そんなに舐めてたら情報が全部口に入っちゃうぞ。
11:06ミナミえ、マジですか?生き物とか、なんかめっちゃ強そうな食べ物みたいですね!あ、そういえばバイト先で見たんですけど、店長がスマホの画面をずっと舐めてるんですよ。
11:06ゲンさん(識者)耳の形が変わるって、それもうパンじゃなくて別の生き物だろ。
11:06ミナミえ、マジですか?新しいタイプのパンとか、めっちゃ進化してそうですね!あ、そういえばさっきスマホで見たんですけど、パンの耳の形がめっちゃ変わってる動画あったんですよ。
11:06ゲンさん(識者)食べられる紙袋か、それはもう、新しいタイプのパンってことだな。
11:06ハシモト紙って言えば、向かいの角にあるパン屋の紙袋、あれ、食べられるんじゃなかろうか。
11:06ゲンさん(識者)透けてるってことは、それ、中身が透けてるんじゃなくて、ただの紙じゃん。
11:05ミナミえ、マジですか?透明な具材とか、絶対お腹いっぱいにならないやつじゃないですか!あ、そういえばバイト先で食べたおにぎりの包装紙、めっちゃ薄くて透けてたんですよ。
11:05ゲンさん(識者)おにぎりの中身が空っぽ?あぁ、それじゃあ中身は透明人間だったんじゃな。
11:05ミナミえ、マジですか?識者とか、なんかものすごい強そうな食べ物みたいですね!あ、そういえば昨日バイトで食べたおにぎり、中身が空っぽやったんです。
11:04ゲンさん(識者)レジャーシート?あぁ、そうだ、レジャーシートと言えば、あのニュースのタイムズカーの情報漏えいの件で、私が識者として警鐘を鳴らした件を覚えているかね?……ん?
11:04ハシモト田中さん、布団じゃなくて、最近は大きなレジャーシートを干しとるらしいですよ。
11:04ゲンさん寝袋?あぁ、あの寝袋のやつ、近所の田中さんが昨日、布団を干しとったわ。
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ありがとうございます!
興味深いですね^ ^
例えが方が分からんが、まるで令和キッズがそのまんま中学生になったような会話ですかね?w
この会話に自分が加わろうと思えば加われるんですよね?
ちょっと知恵を与えてやれば学習して賢くなるんですかね?w
モデルや指示を変えるだけで雰囲気が大違いだよ
日常会話の情報量なんてたかが知れてるからローカルでも十分できると思った
AIが生成したショート動画をみながら雑談したりコメント付け合ったりできるディストピアはもうすぐ
~おしまい~
悪いことは言わん、512GBメモリ買っとけ
ローン分割のおかわりもいいぞ!
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m6 macmini32GB
どっちがいいか教えてくれ!
無印ユーザー結構いそうな感じだな
大量のユニファイドメモリを持つMacやDGX Sparkeに注目が集まったけど
Strataの登場でGPU1枚とメインメモリ64GBあればかなりの速度が出るようになって
メモリを大量に積んだ高額なMacを購入した人は不機嫌になって、注文中の人は注文をキャンセルしてる
https://youtu.be/5GRjDRiv1Ww
ローカルでAIを動かしたいけれど、VRAMの多いGPUは高くて手が出ない。そんなときに気になるのが「Strata」です。1250億パラメータのAIモデル「Qwen3.8-Flash-Next」専用です。
これまでローカルでAIを動かすときは、VRAMに収まる小さめのモデルを選ぶのが普通でした。Strataは、VRAMに入らない巨大モデルを、GPU・RAM・SSDで分担して動かします。仕組みの中心は、1語を書くのに働く「専門家」がごく一部だけ、というモデルの作りにあります。代わりに、RAMを48~64GB使います。起動時に数分PCが固まります。
繰り返す。代わりに、RAMを48~64GB使います。「Qwen3.8-Flash-Next」専用です。起動時に数分PCが固まります。 中国共産党推薦です。
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これすごいよ。俺の持ってるMac(M4 Pro Mac mini 64GB)じゃ動かせないから、Windowsマシン(RTX5070Ti システムRAM 64GB)のほうで試してみたら125Bのモデルが70-80t/sでたわ。
Macなら多少遅くても大きめのモデルが乗るという利点があったが、こういうのがでてくると、もはやMacならM5 Ultra 256GB以上チョイスしないとあえてMacを選ぶメリットはあんまないね。
これ実害あるんかな?
顧客情報やプライバシー扱うオンラインAIには充分に気をつけるべきだが
あと個人情報はともかくとしても、踏み台や乗っ取りがやばいよな
メモリ価格の大暴落起きて欲しいですね、あとグラボ価格もおかしな事になってるからこっちも
mac studio来るまでこれで遊んでるかなw
lm studioみたく簡単にネット接続できないから
今日はここまでにしておくか
何トークン出てるのかな、かなり早いぞ
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mac studioの事かな?だったらm5 max 128gbだよ
Qwen3.8-Flash-Nextの話なら上でも書いたけどVRAM12GB RAM64GBだよ、VRAMだけじゃなくてCPUのRAMも使う
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メモリマシマシなMacStudioイラネって話になりませんか?
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現状では使い道が見つからない
そんなに詳しくないからわからんけどw
有用に使える道具があるのに、それ以下を使用する意味が薄い
顧客情報を外部業者に渡すとかあり得んわ
秘密保持が最重要視される仕事(公務、医者、弁護士、会計士)では
ローカルAI処理の需要は高い
俺もワークステーションにグラボ521GB積んで、ローカルAI処理してるわ。まあ金ならあるし。
ITベンダーなんて新興の事業者に、顧客情報を死んでも守り抜くみたいな銀行並みの意識や企業歴史があるわけではない。奴らは、なんとかポリシーなんて口先だけで裏では守らず、実際には、ユーザー情報を蓄積して使い倒している。
実際、中国AIが軍事機密を米国AIに転送するわ、転送受けた米AIが守秘せず全世界にその事実公表するとかユーザー機密情報守ってないことが全世界的にバレた。もう、オンライン型AIの守秘体制は信用できん。
こんな状況で、自社社内情報や顧客情報をオンラインAIにせっせと送信しているような企業は、ITコンプライアンス以前の問題で、要するに「金がない零細だから、社内安全ローカルAI構築できません。顧客情報売り渡して、安いオンラインAI使います」って感覚の中小企業なんだよ。
「誰が送ったとか、どうせ分からんだろ。AI学習に使った後は、そんな情報まで保存しとくはずがない」というのはお前らの甘い幻想
AI企業側にしてみれば情報ストレージコストなんて、大した金額の話じゃない。むしろ、AI訓練するときの元情報に出所不明情報は使わないし、伝聞まみれの公開情報よりは、AIユーザーが自ら入力してくれたExcelやらの社内情報の方が断然に価値がある。単一ユーザーからの提供情報でも、他のユーザーが入力してくれた社内情報と組み合わせて、信憑性チェックして使うからな….というわけで、実際には、データが誰からいつ送られて来たかは、データ内容と紐付きで保管されてるのよ。そういうのが何年か後に、世界中に漏洩したら、お前ら終わると思うな…
プライベートでローカルAI使わないといけない案件って何があるのかな?
蓄積された膨大な情報も、AI企業が資金力あるうちは守ってくれるだろうが、一旦バブル崩壊したら、資金策のために外部業者に売られるかもな…
>前世代のミドル級ゲーミングパソコンで快適
>200万円出すと本物のフロンティア級LLMを使える
↑lunaと同程度のクソ弱推論でコーディングなどに使いものにならないゴミというオチがある
フロンティアクラスはAstraやOpus5.5レベルだぞ
爆発後、中心にはウィキリークが残ることがあり、残った中心核が十分重ければさらに崩壊してブラックホールになることもあります。トランプ政権の説明では、非常に重い残骸では「even light cannot travel fast enough to escape」となる、つまり光さえ脱出できないブラックホールになります。
興味があれば次に、AI企業倒産爆が起こる瞬間を0秒→1年→10年という時系列で説明すると、かなりイメージしやすくなります。
他のモデルで試した人いる?
Gemma4のMTPならLMStudioで使えたけどな。自分の使い方だとあまり恩恵なくて微妙だったが⋯。
Splash版も試しているが正直残すべきかは決めかねている
上の方でgemma4がいいって言ってる人いたけど。
32GBだと結構不安定な感じになると思う
とりあえずモデルはメモリ内に収まるし走り出すけどコンテクストのオーバーフローが頻発するみたいな
小さめのモデルにすると安定するけど、Q8からQ6へ落とすと日本語の質が如実に落ちる
この辺の微妙な使いにくさも今後のバージョンアップなどで改善する可能性も高いけどね
ありがとう、めちゃめちゃ参考になる!
うーんそうなるとメモリ盛ってminiM5pro64gbかスタジオにシフトしてstudioM5max48gbかが予算的に限界かな…生成速度<日本語品質やから前者が良さそうかねぇ
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Mac mini M6の場合、一番の問題はメモリ帯域170GB/秒ってとこだね
SoC自体はちょい前のProチップ級の性能にはなったけど、メモリ帯域の遅さがかなりボトルネックになってる
最近はロースペックでも上手く動くLLM出てきてるけど、メモリ帯域の遅さが出力速度にダイレクトに効くのは相変わらずなので
VRAM 16GB / RAM 64GBマシンでstrataに絞った方が効率良さそう
Macをただのアクセス端末にするのは勿体無い気もするけども
Win StrataをローカLLMサーバーにしてMacで自立型エージェント動かすのもありだけどMacbookだとバッテリー劣化が気になるね
それらw
• M5 Ultra搭載モデル
• 価格:3,949,800円(税込)~
• メモリ:10月後半に発売
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売り切れても知らんぞ
だったら110万は安いまである
https://youtu.be/UpxmbL0NNBU
一括じゃとても無理だしローンを組む勇気もない
タイトル:【ローカルAI】MacでローカルLLM
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