M5 Ultra 256 G Mac Studio 真机实测数据抢先看

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。