Apple 在其 Machine Learning 研究博客上透露了 M5 處理器的最新性能表現。數據顯示，M5 不僅在文本推理方面較前代 M4 有顯著提升，更在圖形化生成任務中實現了數倍增長。
作為本次測試的核心平台，Apple 自研的 Machine Learning 框架 MLX 繼續發揮關鍵作用。該框架專為 Apple Silicon 設計，借助 RAM 架構，高效調度 CPU 與 GPU 資源，為大模型在 Mac 裝置上的流暢運行提供了基礎支撐。
在文本生成基準測試中，Apple 借助 MLX LM 工具包對多個主流開源大模型進行了評估，包括不同參數規格的 Qwen 系列與 GPT OSS 模型。結果顯示，M5 在生成後續文本 token 時的速度較 M4 提高了 19% 至 27%。
大語言模型的推理任務通常分為兩種類型：生成首個 token 的過程主要受限於計算能力，而持續生成後續內容則更依賴RAM 頻寬。因此 M5 憑借更高的 RAM 傳輸速率，在需要連續輸出文本的實際應用場景中表現更為出色。此外，搭載 24GB RAM 的 MacBook Pro 現已能夠流暢運行參數量達 300 億的 4-bit 量化混合專家模型（MoE），並將推理過程的內存佔用有效控制在 18GB 以內。
除了文本處理，該處理器還集成了一款全新的 GPU 神經加速器，專門改善了 Machine Learning 任務中關鍵的矩陣乘法運算。在這一硬件升級的推動下，M5 執行圖像生成任務的速度達到了 M4 的 3.8 倍以上，為創意設計、視覺內容生成等應用提供了前所未有的流暢度和響應能力。
