Apple заявляет, что новый iMac с M6 обеспечивает до 12 раз более высокую производительность ИИ на устройстве при обработке промпта в LM Studio по сравнению с iMac на M1 и до 5 раз выше, чем с M4. Две детали в этой фразе определяют, стоит ли вам обращать на это внимание. Сравнение идёт со старым железом, и измеряется скорость, с которой модель читает ваш промпт, а не скорость, с которой она пишет ответ.
Мы изучили оба анонса Apple про M6, технические характеристики и страницы магазина. Наше мнение: M6 — хороший чип по честной цене, но для локального ИИ переплачивать за него не стоит. Важнее всего память, а у M6 её максимум 32 ГБ.
Что на самом деле выпустила Apple
M6 получили всего две машины. 14-дюймовый MacBook Pro с M6 стартует от $1 999 в США, а iMac с M6 — от $1 499 (10 ядер) или $1 699 (12 ядер). В обоих есть два 16-ядерных Neural Engine и Neural Accelerators в каждом ядре GPU. По данным Apple, ИИ-нагрузки на GPU ноутбука работают до 25% быстрее, чем на M5, а Neural Engine — до 1,9 раза быстрее.
В ноутбуке стандартно 16 ГБ унифицированной памяти, конфигурация — до 32 ГБ, с пропускной способностью 153 ГБ/с при 16 ГБ и 170 ГБ/с при 24 или 32 ГБ, согласно техническим характеристикам Apple. Для iMac тоже указана пропускная способность до 170 ГБ/с; максимальный объём памяти в анонсе iMac Apple не называет, поэтому мы его не приводим.
Шелли Голдберг, вице-президент Apple по аппаратной инженерии, в анонсе обещает «ещё более мощные возможности для ИИ на устройстве». Это справедливо, но лишь отчасти. Это фраза про возможности, а самый важный для владельца локальных моделей параметр, память, Apple оставила на уровне 32 ГБ.
С ценами дело обстоит лучше, чем с производительностью. Обе машины стартуют с той же цены, что и модели, которые они заменяют. 9to5Mac отмечает, что это случилось после повышения цен ранее в этом году: iMac подорожал с $1 299 до $1 499, а MacBook Pro — с $1 699 до $1 999. Вывод издания: новые Mac на M6 «далеки от дешёвых», но их хотя бы не стали дорожать снова.
Другой новый MacBook Pro, с OLED-дисплеем с сенсорным управлением, M6 вообще не использует. В нём стоят M5 Pro и M5 Max, до 128 ГБ унифицированной памяти на Max (64 ГБ на Pro), цены от $2 899 в США. Если вы покупаете Mac ради локального ИИ, Apple указывает именно на эту машину. В пресс-релизе компании сказано, что с M5 Max профессионалы могут «запускать LLM с сотнями миллиардов параметров полностью на устройстве».
Два вида ИИ на устройстве, и помощь нужна только одному
Apple Intelligence запускает на Mac небольшую модель для инструментов письма, диктовки, редактирования фото и подобного, а более сложные запросы отправляет в Private Cloud Compute — серверную систему Apple. Позиция Apple по приватности: «Apple Intelligence знает вашу личную информацию, не собирая её». Выбирать модель и следить за памятью не нужно. Для доступа достаточно любого Mac с M3 или новее и минимум 12 ГБ унифицированной памяти, так что M6 даёт скорость, а не доступ. Облачной половине посвящён наш разбор Siri AI и роли Gemini.
Кроме того, Apple позволяет любому приложению обращаться к этим моделям на устройстве через фреймворк Foundation Models, который, по словам компании, работает офлайн и без платы за запрос. Это тихая причина, по которой Mac с большим объёмом памяти со временем становится полезнее.
Второй вид — тот, о котором шла речь в бенчмарке: вы скачиваете открытую модель и запускаете её сами в LM Studio (в посте об iMac Apple также называет LM Studio Bionic среди приложений, оптимизированных под Apple silicon) или в Ollama. Ничего не уходит с компьютера, ничего не тарифицируется, и ничто не сравнится с крупнейшими облачными моделями. Какие открытые модели стоят места на диске — отдельный вопрос, его мы разбираем в обзоре open-weight моделей.
Память решает, что запустится, так что читайте эту строку первой
Чтобы модель работала, она должна поместиться в память, а на Mac CPU и GPU делят один общий пул. В старом README Ollama приводилось эмпирическое правило: минимум 8 ГБ RAM для моделей 7B, 16 ГБ для 13B и 32 ГБ для 33B. (Эта строка взята из старого тегированного релиза и в актуальном README её нет, так что считайте её приблизительной нижней планкой из истории инструмента, а не гарантией.) В системных требованиях LM Studio рекомендуется 16 ГБ и больше, а владельцам Mac с 8 ГБ советуют ограничиваться небольшими моделями и скромными размерами контекста.
Теперь посмотрим на по-настоящему большую модель. В FAQ Ollama команда ollama ps показывает llama3:70b с размером 42 GB. По нашей оценке, исходя из размера модели, на Mac с 32 ГБ она не поместится, какой бы ни был чип; нужно 64 ГБ, а это M5 Pro или M5 Max, но не M6.
Скорость — это другое ограничение. Заявления Apple об ИИ на M6 касаются обработки промпта, например, до 1,3 раза более быстрого времени до первого токена, чем на M5, в тестах ноутбука, указанных в сносках. Это цифры Apple, полученные на конфигурациях Apple. По нашему мнению, для той части, где модель пишет ответ, надо смотреть на пропускную способность памяти, а M6 на диаграмме выше стоит в самых нижних строках.
Кому стоит платить за 32 ГБ, а кому нет
Берите M6 с 24 или 32 ГБ, если хотите запускать модели примерно от 7B до 14B для черновиков, суммаризации приватных документов или помощи с кодом и предпочитаете иметь тихий ноутбук с долгой работой от батареи, а не арендовать GPU. Для такой задачи лишняя память — лучшее вложение в конфигураторе. Базовую модель за $1 999 с 16 ГБ мы бы для этого не брали. Малые модели она потянет, но вам придётся закрывать приложения, чтобы освободить место.
Не покупайте M6 для моделей класса 70B и не ждите резкого скачка по сравнению с прошлогодним чипом в том, чем вы пользуетесь каждый день. Если ваша цель такая, посмотрите цены на M5 Pro или Max, а затем оцените альтернативу: по данным MacRumors, Mac Studio с 512 ГБ памяти стартует от $22 299 в США. На этом фоне счёт за облачный сервис, которым вы пользуетесь несколько часов в неделю, выглядит скромно. В нашем сравнении локального и облачного ИИ разобрано, где проходит точка безубыточности, а статья о том, как подбирать уровень модели под задачу, пригодится, если большинству ваших задач и так не нужна передовая модель.
Аргументы в пользу того, чтобы оставить старый Mac
Главный прирост, о котором заявляет Apple, считается относительно M1. По сравнению с M5 обработка промпта в ноутбуке до 1,3 раза быстрее: в бенчмарке вы это заметите, в чате почти нет. Если у вас Mac на M4 или M5 с 24 ГБ и больше, мы бы его оставили, а деньги отложили на память в следующий раз. Если у вас M1 с 8 ГБ, апгрейд реален, но б/у или восстановленный Mac на M-чипе с 32 ГБ запустит те же модели дешевле $1 999. В новых Mac есть модуль Wi-Fi 7 и аккумулятор получше. Модели не запускает ни то, ни другое.
Один вопрос остаётся открытым: Apple не говорила, какая часть 25-процентного прироста GPU проявится в генерации токенов, и ни один из прочитанных нами материалов этого тоже не уточнил. Независимые замеры в LM Studio и Ollama должны появиться, когда машины дойдут до покупателей.
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли для Apple Intelligence M6?
Нет. Apple указывает Mac с M3 или новее и минимум 12 ГБ унифицированной памяти. M6 делает её быстрее, но не делает доступной.
Хватит ли 16 ГБ для запуска локальных ИИ-моделей?
Для небольших моделей и скромного контекста — да. LM Studio рекомендует 16 ГБ и больше, а старый README Ollama советовал 16 ГБ для моделей 13B. Места для других приложений останется мало.
Стоит ли дождаться сторонних бенчмарков?
Если вы покупаете именно для локального ИИ, да. Тесты Apple сравнивают с M1 и M5 на собственных конфигурациях и измеряют обработку промпта.