搭載全新 M5 Ultra 處理器的 Mac Studio 正式推出，作為 Apple 旗下最強大的桌面級工作站，今代不單將官方記憶體頻寬提升至 1.2TB/s，GPU 更於每個核心新增神經網絡加速器（Neural Accelerator），並配備全新著色器核心（Shader Core）、第二代動態快取（Dynamic Caching）以及應用了全新晶片封裝架構（UltraFusion），加上讀寫速度分別高達 13.76GB/s 及 11.35GB/s （我們今次實測速度）的極速 SSD，帶來全面的效能提升。不過對於專業用戶與開發者而言，最關心的莫過於大容量統一記憶體（Unified Memory）的實戰能力。今次我們將會進行深度實測，以 MTPLX 環境挑戰 Qwen 3.8 27B 以及高達 125B 參數的 Qwen 3.8 Flash-Next 等本地 AI 大型語言模型（Local LLM），從生成速度、回應延遲（TTFT, 首字回應時間）、記憶體頻寬以至功耗，全面剖析 M5 Ultra 運行 Local AI 的真實實力，並探討 M3 Ultra 用家到底值不值得升級！
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同樣 256GB RAM 大型 Local LLM 是否真正夠快？
Apple Silicon 跑 Local LLM，一直有統一記憶體（Unified Memory）容量夠大的優勢，但「模型放得入」與「真正好用」是兩回事。今次我們以同樣配備 256GB 統一記憶體、4TB SSD 的 Mac Studio M3 Ultra 與 M5 Ultra 比較，重點不是單看 CPU、GPU 跑分，而是實際跑大型語言模型時，生成速度、回應延遲、記憶體頻寬及功耗有多大分別。
結果相當明顯：M5 Ultra 跑 Qwen 3.8 27B 快約四成；Qwen 3.8 Flash-Next 更由 M3 Ultra 的 69.4 tok/s 提升至 M5 Ultra 的 115 tok/s。對 Local AI 而言，新一代 Mac Studio 已不只是「可以裝下大型模型」，而是開始將高能力模型推到相當流暢的速度。
▲ M5 Ultra 跑 Qwen 3.8 Flash-Next，今次主要測試錄得 115 tok/s，另外兩次相近測試亦有 116 及 118 tok/s。
兩款模型差異很大 36GB Dense 對 109GB MoE
今次使用 MTPLX 作為 Local LLM 運行環境。為了全面評估，我們挑選了兩款架構截然不同的熱門開源模型來進行壓力測試。
第一款 Qwen 3.8 27B Optimized Quality（動態 8-bit）是 27B Dense 模型，即傳統的密集型神經網絡，運算時會調用所有參數。MTPLX 版本採用 Dynamic 8-bit，取向較重視保留模型品質。Dashboard 顯示，M3 Ultra 測試時約使用 36.1GB 統一記憶體，M5 Ultra 則為約 33.7GB。
第二款 Qwen 3.8 Flash-Next Optimized Speed（Dynamic 4-bit, Sparse Attention 8-bit）則是大型 125B-A6B MoE 混合專家模型，運算時只會根據需求啟用部分參數以提高效率。主語言模型有 125B 參數，而每個 token 約啟用 6B；MTPLX 版本主要採用 Dynamic 4-bit，Sparse Attention projection 保留 8-bit。今次兩機測試均使用約 109GB 記憶體。Qwen 官方亦另列 51B n-gram embedding 及 MTP，因此 125B 是主語言模型規模，而非整個套件所有參數的簡單總和。
▲ M3 Ultra 跑 Qwen 3.8 27B Optimized Quality 時，Dashboard 顯示約使用 36.1GB 記憶體。
▲ M5 Ultra 跑 Qwen 3.8 Flash-Next Optimized Speed 的相近測試畫面，記憶體使用量約 109.4GB。
| 模型 |
架構 / 設定 |
測試記憶體佔用 |
| Qwen 3.8 27B Optimized Quality |
27B Dense
Dynamic 8-bit |
M3 Ultra：約 36.1GB
M5 Ultra：約 33.7GB |
| Qwen 3.8 Flash-Next Optimized Speed |
125B-A6B MoE
Dynamic 4-bit
Sparse Attention 8-bit |
M3 Ultra：約 109.6GB
M5 Ultra：約 109.4GB |
▲ 今次測試同時涵蓋約 34–36GB 的 27B Dense 模型，以及記憶體佔用超過 100GB 的大型 MoE 模型。
用 Python Debug 題比較 避免只測「Gen 文」
很多人測試 AI 只會叫它寫篇短文，但這無法反映專業用戶的真實高強度需求。為了增加測試難度和實用性，測試採用一條改編自 LeetCode Hard「Reverse Nodes in k-Group」的 Python Debug 題，程式預先加入兩個真正邏輯 Bug，要求模型理解程式、找錯並完整修正。題目有標準答案，較單純要求模型生成長文更接近 Coding 工作負載。
兩機均使用新 Session、Cache Miss、MTP Depth 3 及 Reasoning Auto。今次屬單一短上下文 Debug workload，大部分配置以一筆主要紀錄比較；M5 Ultra Flash-Next 額外有兩筆相近結果。由於每次回答輸出長度並不相同，因此主要比較 generation tok/s，而不是整次回答完成時間。
▲ M3 Ultra 跑 27B 的 Debug 回答畫面，可看到模型對程式錯誤的分析及修正。
▲ M5 Ultra 的 27B 測試結果及執行狀態；今次主要以生成速度作兩代平台比較。
27B 快 42% Flash-Next 更快 66%
進入最核心的效能對決，我們實際比較了兩部主機在處理剛才的 Python Debug 題目時，到底能有多快的文字生成速度。首先在較輕量的 27B 級別測試中，Qwen 3.8 27B 在 M3 Ultra 錄得 56.4 tok/s，M5 Ultra 達 80.3 tok/s，效能提升達到 42.4%；開始生成首個 token 的 TTFT（Time To First Token，即按下 Enter 後到 AI 開始打字的反應等待時間）亦由 M3 Ultra 的 1.50 秒降至 M5 Ultra 的 0.54 秒。
測試 1（Qwen 3.8 27B）：
▲ M3 Ultra 跑 Qwen 3.8 27B，主要測試錄得 56.4 tok/s。
▲ M5 Ultra 同一款 27B 模型錄得 80.3 tok/s，比 M3 Ultra 提升約 42%。
面對中型模型，M5 Ultra 已經表現出極大優勢，但當我們切換到佔用過百 GB 記憶體的大型模型時，兩者的硬體效能分野才真正浮現。在 Flash-Next 測試中效能差距更大，由 M3 Ultra 69.4 tok/s 升至 M5 Ultra 114 tok/s，效能提升達到 65.7%，TTFT 則由約 M3 Ultra 的 1.10 秒縮短至 M5 Ultra 的 0.43 秒。按相同輸出量換算，若生成 1,000 tokens，27B 約由 M3 Ultra 的 17.7 秒縮至 M5 Ultra 的 12.5 秒；Flash-Next 則約由 M3 Ultra 的 14.4 秒縮至 M5 Ultra 的 8.7 秒。這是按 generation tok/s 換算的時間，並非另一輪同步測試。換句話說，當你需要 AI 生成大段程式碼或長篇文章時，M5 Ultra 不單起步思考的時間縮短了一半以上，整體輸出的流暢度更帶來了肉眼可見的升級體驗，大幅減少了用家苦等的折磨。
除了持續生成速度，M5 Ultra 在 Prompt Prefill 亦有更大幅度提升。Qwen 3.8 27B 的 prefill throughput 由 M3 Ultra 約 378 tok/s 升至 M5 Ultra 約 1,095 tok/s，接近 2.9 倍；Flash-Next 則由約 561 tok/s 升至 1,208 tok/s，約 2.15 倍。Prefill 代表模型讀入 Prompt 與 Context 的速度，理論上對較長文件、RAG 或大型 Code Context 特別重要。不過今次 Debug 題只有約 500 多個 prompt tokens，因此這組數據只反映短上下文測試，不能直接當作長 Context benchmark。
測試 2（Qwen 3.8 Flash-Next）：
▲ M3 Ultra 跑 Qwen 3.8 Flash-Next 錄得 69.4 tok/s。
▲ M5 Ultra 同一款 Qwen 3.8 Flash-Next 模型錄得 114 tok/s，比 M3 Ultra 提升約 65%。
LLM 大型語言模型測試總結
| 模型 |
M3 Ultra |
M5 Ultra |
提升 |
| Qwen 3.8 27B |
56.4 tok/s |
80.3 tok/s |
+42.4% |
| Qwen 3.8 Flash-Next |
69.4 tok/s |
114 tok/s |
+65.7% |
| 模型 |
M3 Ultra TTFT |
M5 Ultra TTFT |
縮短 |
| Qwen 3.8 27B |
1.50 秒 |
0.54 秒 |
約 64% |
| Qwen 3.8 Flash-Next |
1.10 秒 |
0.43 秒 |
約 61% |
▲ M5 Ultra 不只持續生成速度較高，開始生成首個 token 的等待時間亦明顯縮短。
| 模型 |
M3 Ultra Prefill |
M5 Ultra Prefill |
提升 |
| Qwen 3.8 27B |
378 tok/s |
1,095 tok/s |
約 2.9× |
| Qwen 3.8 Flash-Next |
561 tok/s |
1,208 tok/s |
約 2.15× |
▲ M5 Ultra 的 Prefill 提升比持續生成更明顯；但今次 Prompt 只有約 500 多 tokens，數據不等同長 Context 測試。
記憶體頻寬快五成 但不能只歸功於 RAM
為什麼速度會有如此顯著的提升？我們透過專門測試記憶體頻寬（資料傳輸速度）的軟件來尋找答案。我們在 StreamBench GPU Triad 實測，M3 Ultra 記憶體頻寬為 688.47GB/s，M5 Ultra 達 1,035.82GB/s，提升達 50.5%。持續 LLM 生成通常對記憶體頻寬敏感，因此這是解釋速度改善的重要原因。
不過，模型佔用 109GB 並不等於每生成一個 token 都會讀取全部 109GB；Flash-Next 又屬混合專家模型 MoE，所以不能直接以模型容量推論頻寬需求。其 66% 的速度增幅亦可能涉及 MoE 運算、MTP 驗證效率及其他軟硬件因素。M5 Ultra 官方記憶體頻寬為 1.2TB/s，比 M3 Ultra 高 50%，而每個 GPU Core 亦新增 Neural Accelerator，並採用新 Shader Core、第二代 Dynamic Caching 及新版 UltraFusion。這意味著不單止是「資料通道變闊了」，連底層的處理引擎架構也全面升級了。
| Memory Bandwidth |
M3 Ultra |
M5 Ultra |
差距 |
| Apple 官方規格 |
819GB/s |
1.2TB/s |
約 +46.5% |
| StreamBench GPU Triad |
688.47GB/s |
1,035.82GB/s |
+50.5% |
▲ StreamBench 實測頻寬提升約五成，與 Apple 官方規格的代際升幅方向一致。
▲ M3 Ultra StreamBench GPU 測試，Triad 實測為 688.47GB/s。
▲ M5 Ultra 同一測試的 Triad 達 1,035.82GB/s，實測提升約 50.5%。
功耗只小幅增加 傳統 Benchmark 亦全面提升
性能大幅躍升，會不會導致極度耗電？在 LLM 測試時我們同時運行 Powermetrics 測試，當中 27B 的 GPU 平均功耗估算由 M3 Ultra 約 63.9W 升至 M5 Ultra 67.7W；Flash-Next 則由 M5 Ultra 的 45.2W 升至 M5 Ultra 的 48.0W，兩者約增加 6%。相對 generation throughput 分別增加了 42% 以及 66%，顯示 GPU 推理效率有改善跡象。不過功耗與速度來自不同輪次，而且 powermetrics 是軟件估算而非通過電源插座偵測耗電量，因此我們只作趨勢參考。
| Workload |
M3 Ultra GPU |
M5 Ultra GPU |
功耗變化 |
生成速度提升 |
| Qwen 3.8 27B |
約 63.9W |
約 67.7W |
約 +5.9% |
+42.4% |
| Qwen 3.8 Flash-Next |
約 45.2W |
約 48.0W |
約 +6.0% |
+65.7% |
註：GPU Power 為 macOS powermetrics 軟件估算，而且來自分開輪次測試，並非插座量得的整機耗電。
▲ 今次測試中 GPU 功耗估算只增加約 6%，但 generation throughput 提升約 42% 至 66%。
▲運行 Qwen 3.8 Flash-Next 時 M5 Ultra 的 GPU 平均功耗為 48.0W，只比 M3 Ultra 略為增加，但生成速度可提升 42% 以及 66%
除了專攻 AI 領域，M5 Ultra 在傳統的電腦效能指標上，也看得出並非是小幅度升級。在 Geekbench 7 效能測試當中，單核跑分相比 M3 Ultra 提升達 30.3%，而多核跑分測試有 37.6% 提升，而 GPU Metal 跑分更有 40.8% 提升。然後我們在 Cinebench 2026 進行跑分，多核及 GPU 分別提升 59% 及 72.2%。
SSD 速度方面，我們今次兩部測試機同為 4TB SSD，在 Blackmagic Disk Speed Test 寫入由 M3 Ultra 的 7.05GB/s 提升至 M5 Ultra 的 11.35GB/s，速度提升 61%；讀取更由 M3 Ultra 的 5.76GB/s 升至 M5 Ultra 的 13.76GB/s，速度提升約 139%。
| 測試 |
M3 Ultra |
M5 Ultra |
提升 |
| Geekbench 7 CPU Single |
2,884 |
3,758 |
+30.3% |
| Geekbench 7 CPU Multi |
38,140 |
52,464 |
+37.6% |
| Geekbench 7 Metal |
252,258 |
355,158 |
+40.8% |
| Cinebench 2026 CPU Multi |
11,179 |
17,774 |
+59.0% |
| Cinebench 2026 GPU |
81,831 |
140,943 |
+72.2% |
| SSD Write |
7.05GB/s |
11.35GB/s |
+61% |
| SSD Read |
5.76GB/s |
13.76GB/s |
+139% |
▲ 除了 Local LLM，M5 Ultra 在 CPU、GPU 及 SSD 測試亦有明顯提升；SSD 讀取速度在今次 4TB 對 4TB 測試中達約 2.4 倍。
▲M5 Ultra Geekbench 7 效能測試
▲M3 Ultra Cinebench 2026 跑分
▲M5 Ultra Cinebench 2026 跑分。 Cinebench 2026 對比：M5 Ultra CPU Multi 及 GPU 分別比 M3 Ultra 高約 59% 及 72%。
▲M3 Ultra SSD 速度測試（Blackmagic Speed Test）
▲M5 Ultra SSD 速度測試（Blackmagic Speed Test）。兩部機同為 4TB SSD，M5 Ultra 在今次 Blackmagic 測試中寫入快約 61%，讀取快約 139%。
結論：M3 Ultra 未過時 但每日用 Local AI 就有升級理由
在總結兩代 Mac Studio 的表現之前，我們必須先釐清今次選用測試模型的意義。Qwen 3.8 Flash-Next 值得測試，不只是因為模型大，而是它已有相當強的公開能力評測。根據第三方機構的數據，它的 Artificial Analysis Intelligence Index 為 40 分，表現極之接近雲端頂級模型 Gemini 3.8 Flash High 的 41 分的成績；而在專注程式開發評測的 Qwen 官方 SWE-bench Pro Agentic Coding 亦錄得 62.5。
當然，我們要補充一點，這些分數只是交代模型能力背景，並非今次 MTPLX Dynamic 4-bit 版本的能力重測，也不代表 Flash-Next 與 Gemini 在所有任務表現相同。不過今次結果至少證明，一個公開能力評測已相當高、實際佔用約 109GB 記憶體的大型 Local LLM，可以在 M5 Ultra 單機達到 114 tok/s 的驚人流暢度，這代表著以往只能依賴雲端伺服器龐大算力的模型，現在已能真正在地化實用。
那麼回到最核心的問題：到底應否升級？對 M3 Ultra 用家而言，69.4 tok/s 本身已很實用，只是偶爾跑 Local AI 未必需要急於升級；但如果 Local LLM、Coding 已是你的每日主要工作負擔，在升級後我們獲得從 M3 Ultra 的 69.4 tok/s 提升至 M5 Ultra 的 114 tok/s 的效能提升，加上 TTFT 明顯下降，實際等待時間就有分別。不過客觀來說，今次沒有測完整工具呼叫、多檔案修改或 Coding Agent workflow，因此不能把 66% generation speed 直接理解成 Agent 任務亦快 66%，實際整體效率提升幅度仍會因應具體操作而有所不同。
最後，除了今次我們測試的 AI 跑分，我們不能忽略 M5 Ultra Mac Studio 的另一個價值，是它並非 AI 專用機器，仍可用作剪片、執相、Coding、娛樂及日常工作的主力電腦。擁有 256GB 級記憶體、能流暢運行高能力大型 Local LLM、生成速度達過百 tok/s，加上一機多用，才是今次 M5 Ultra 最有意思的定位。對於預算充足且需要極致工作效率的專業人士來說，絕對是一個極具吸引力的投資。
▲ 最終回到今次最具代表性的結果：M5 Ultra 單機跑 Qwen 3.8 Flash-Next 達 114 tok/s，而 Mac Studio 本身仍是一部完整的多用途工作站。
由於今次只有兩天作初步測試，主要集中在短 Context、單一 request 的 Local LLM 表現；更長 Context Prefill、持續多輪對話、Coding Agent workflow 及 concurrent inference 等實戰，將留待 unwire 後續再深入測試
