M5 Ultra 256 G Mac Studio 上手实测：27B 本地模型 + 全套跑分（附 M3 Ultra 对比）
汇总来自一段 YT 视频 十万元的苹果电脑，AI 时代的版本答案？所有数字均为视频中展示的原始数据，未做二次加工。
对比机型统一为 M3 Ultra。
一、测试环境与口径
本地大模型测试配置
项目 |
设置 |
|---|
模型 |
Qwen3.8-27B-4bit（ 15.7 GB ） |
Benchmark Context |
Code (Python) |
单请求测试项 |
pp1024 / pp4096 / pp8192 |
生成长度 |
128 tokens （固定） |
ANE-aligned prompts |
✅ 开启（+1 token ，使 prefill 对齐 2048 整块） |
连续批处理测试 |
2x / 4x / 8x （口径 pp1024 / tg128 ） |
Force mix-lm engine |
✅ 开启 → 结果为 LM-only 基线（ MTP 关闭） |
外部 API 端点 |
未启用（纯本地推理） |
⚠️ 由于 MTP 被关闭，以下推理数字属于保守基线，不是该机日常可用速度。
另外因开启了 ANE 对齐，测试项 pp1024/pp4096 在结果表中显示为 pp1025 / pp4097。
二、AI 本地推理
2.1 单请求原始结果
Test |
TTFT |
TPOT |
pp TPS |
tg TPS |
E2E Latency |
Throughput |
Peak Mem |
|---|
pp1025/tg128 |
661.8 ms |
20.84 ms/tok |
1548.7 tok/s |
48.4 tok/s |
3.318 s |
347.5 tok/s |
15.85 GB |
pp4097/tg128 |
2573.6 ms |
21.09 ms/tok |
1591.9 tok/s |
47.8 tok/s |
5.265 s |
802.5 tok/s |
17.01 GB |
2.2 解码速度（单路）
机型 |
解码速度 |
|---|
M5 Ultra |
51 Token/s |
M3 Ultra |
35 Token/s |
2.3 多并发解码（聚合吞吐）
并发数 |
M5 Ultra |
M3 Ultra |
画面标注 |
|---|
2 并发 |
102.4 |
70.0 |
+46.3% |
4 并发 |
169.4 |
130.0 |
+30.3% |
8 并发 |
248.9 |
257.4 |
−3.3% ⚠️ |
8 并发是本组中唯一一项 M5 Ultra 落后 M3 Ultra 的测试。
2.4 多并发预填充
并发数 |
M5 Ultra |
M3 Ultra |
画面标注 |
|---|
2 并发 |
1243.3 |
345.5 |
3.6× |
4 并发 |
1071.9 |
302.4 |
3.5× |
8 并发 |
1016.1 |
282.6 |
3.6× |
横轴为并发数；纵轴画面标注为「每秒生成 token 」。
2.5 8 并发端到端延迟
口径 pp1024 / tg512 ｜ 单位：秒，越低越好
机型 |
端到端延迟 |
|---|
M5 Ultra |
12.176 s |
M3 Ultra |
32.971 s |
画面标注：快 2.8 倍
三、CPU
3.1 Geekbench 7 CPU
项目 |
M5 Ultra |
M3 Ultra |
提升 |
|---|
单核 |
3,711 |
2,963 |
+25.2% |
多核 |
51,760 |
40,271 |
+28.5% |
3.2 Cinebench 2026 CPU · 单核
机型 |
分数 |
|---|
锐龙 9950X3D |
780 |
M5 Ultra |
744 |
M3 Ultra |
676 |
3.3 Cinebench 2026 CPU · 多核
机型 |
分数 |
提升 |
|---|
M5 Ultra |
17,348 |
— |
M3 Ultra |
12,082 |
+43.6% |
四、GPU 合成基准
4.1 Geekbench 7 GPU
机型 |
分数 |
提升 |
|---|
M5 Ultra |
352,444 |
— |
M3 Ultra |
263,242 |
+33.9% |
4.2 Cinebench 2026 GPU
机型 |
分数 |
|---|
RTX 5090 |
160,000 |
M5 Ultra |
140,734 |
RTX 5080 |
100,000 |
M3 Ultra |
83,865 |
M5 Ultra 对 M3 Ultra：**+67.8%**
4.3 Blender GPU 测试
版本 5.2.1 LTS ｜ 单位：采样/分钟，越高越好
场景 |
M5 Ultra |
M3 Ultra |
提升 |
|---|
杂货店 |
3,795 |
2,048 |
+85.3% |
狮子 |
4,806 |
2,861 |
+68% |
4.4 3DMark Steel Nomad
机型 |
分数 |
|---|
RTX 5080 |
8,800 |
M5 Ultra |
8,052 |
M3 Ultra |
5,548 |
RTX 5070 |
5,326 |
M5 Ultra 对 M3 Ultra：**+45.1%**
4.5 3DMark Solar Bay Extreme
机型 |
分数 |
|---|
RTX 5070 Ti |
27,915 |
M5 Ultra |
26,105 |
M3 Ultra |
16,426 |
RTX 5060 Ti |
15,300 |
M5 Ultra 对 M3 Ultra：**+58.9%**
五、光追与游戏实机
赛博朋克 2077 基准测试
口径：4K 分辨率 · 超级光追预设 · MetalFX 质量档 ｜ 单位：每秒帧数，越高越好
项目 |
M5 Ultra |
M3 Ultra |
提升 |
|---|
开启光追 |
37.28 |
20.39 |
+82.8% |
关闭光追 |
60.32 |
47.78 |
+26.2% |
六、提升幅度一览（ M5 Ultra 对 M3 Ultra ）
测试项 |
提升 |
|---|
Blender · 杂货店 |
+85.3% |
赛博朋克 2077 · 开光追 |
+82.8% |
Blender · 狮子 |
+68% |
Cinebench 2026 GPU |
+67.8% |
3DMark Solar Bay Extreme |
+58.9% |
多并发解码 · 2 并发 |
+46.3% |
3DMark Steel Nomad |
+45.1% |
Cinebench 2026 CPU · 多核 |
+43.6% |
Geekbench 7 GPU |
+33.9% |
多并发解码 · 4 并发 |
+30.3% |
Geekbench 7 CPU · 多核 |
+28.5% |
赛博朋克 2077 · 关光追 |
+26.2% |
Geekbench 7 CPU · 单核 |
+25.2% |
多并发解码 · 8 并发 |
−3.3% |
8 并发端到端延迟 |
快 2.8 倍 |
多并发预填充 |
3.5–3.6× |
数据说明
- 本文所有数值均直接取自于视频内容，未做换算或修正，仅供参考。
wclebb 09-22 09:361楼