MacBook Pro M5 Max 18/40-core ze 128 GB RAM i 4 TB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

Dzisiaj na warsztat trafił prawie taki sam MacBook jak wczorajszy, wyposażony w M5 Pro, ale ten ma M5 Max i 128 GB RAM. Reszta konfiguracji jest taka sama. Zobaczmy zatem, czy warto dopłacać 8 500 PLN.

Specyfikacja i cena

Testowany egzemplarz to 16-calowy wariant MacBooka Pro, którego wyposażono w Apple M5 Max w konfiguracji 18-rdzeniowej (6s+12p) dla CPU (analogicznej do tej w M5 Pro) i 40-rdzeniowym GPU (z wbudowanymi akceleratorami neuronowymi w każdym rdzeniu). Ekran jest typu nanostrukturalnego (matowego), ma 128 GB RAM oraz 4 TB SSD. Taka konfiguracja jest oficjalnie wyceniona na 30 749 PLN, czyli o wspomniane 8 500 PLN więcej niż wariant z M5 Pro, który ma dwukrotnie mniej pamięci RAM.

Pierwsze wrażenia

MacBook Pro w obecnej konfiguracji niczym nie różni się wizualnie od poprzednika i nie czujemy też żadnej różnicy w innych kwestiach, poza wydajnością. Podczas testów modelu z M4 Pro w 2024 napisałem:

Czarne wykończenie MacBooka Pro nadaje mu odpowiedni poziom profesjonalizmu i pomimo, że osobiście jestem fanem srebrnego, to w tym roku wszyscy będą zadowoleni z nowej barwy, bo podstawowy model z M4 również jest dostępny w niej (rok temu było to Space Grey).

Po podniesieniu pokrywy jest największy szok – nanostrukturalny wyświetlacz przykuł mój wzrok i długo go podziwiałem, zanim przystąpiłem do jego oceny. W odróżnieniu od iPada Pro z M4, w którym ramkę pozostawiono wykończą na wysoki połysk (glossy), co wygląda po prostu… inaczej niż to, do czego jesteśmy przyzwyczajeni, tutaj całość jest matowa – no prawie, bo małym wyjątkiem jest przednia kamera. Początkowo nawet nie zauważyłem, że jej obiektyw jest glossy, ale nie jest to prawie w ogóle zauważalne i szybko przestałem na to zwracać uwagę.

SSD

Rodzina M5 Pro i Max wnoszą nowy poziom wydajności dla SSD, porównywalną z dyskami PCIe 5.0 x4 w świecie PC. Wariant 4 TB w testowanym MacBooku oscylował w rejonie 13,1 GB/s przy zapisie oraz 12,8 GB/s przy odczycie. Nie ma znaczących różnic względem pamięci flash montowanej w modelu z M5 Pro.

MacWhisper

Jeśli chcecie wykonać własne testy w MacWhisper, to najpierw pobierzcie pliki audio dla Nadgryzieni nr 300 (bezpośredni link 8,9 MB) i dla nr 477 (bezpośredni link 83,7 MB), potem wykonajcie test stosując model Large (V2) (ggml-model-whisper-large) i osobno Large V3 Turbo (openai-whisper-large-v3-xxx-turbo), a potem podeślijcie mi takie informacje, jakie znajdziecie w tabelce, w tym pełna specyfikacja komputera. Niepełne zgłoszenia będą odrzucane. Podpowiem jeszcze, że MacWhisper wyświetla ile zajęło mu wykonanie transkrypcji po jej zakończeniu.

*Niestandardowy config MacWhisper oznacza wejście w jego ustawienia → Zaawansowane → Parakeet / WhisperKit i ustawienie Text Decoder na GPU, włączenie Enable Voice Activity Detection (VAD) oraz przesunięcie Concurrent Workers na 64.

Analiza

W porównaniu M5 Max z M5 Pro mamy jedno duże zaskoczenie w teście z V3 Turbo, ale w przypadku modelu V2 jest spory wzrost. Tym razem sprawdzałem wykorzystanie GPU i w odróżnieniu od M5 Pro, którego 20 rdzeni było w pełni obciążonych, 40-rdzeniowy M5 Max miał obciążenie układu graficznego na poziomie 90-95%. Nie wiem dlaczego na tym etapie – może to być kwestia architektury SoC, macOS-a, samego MacWhispera i/lub modelu.

W międzyczasie, gdy robiłem te wszystkie pomiary, pojawił się update MacWhisper, który sporo zmienił, dlatego ponownie przeprowadziłem wszystkie testy na nowej wersji v13.18 i opisałem je stosowanie w powyższej tabelce. Żeby było jeszcze ciekawiej, to przed sekundą mamy kolejny update (v13.18.1), ale już nie będę wszystkiego powtarzał.

Co ciekawe, jak spojrzycie na wyniki V3 Turbo, to zauważycie, że są identyczne na v13.17. Sprawdziłem też obciążenie w tym przypadku i okazało się, że V3 Turbo wykorzystuje tylko 20 rdzeni przy domyślnych ustawieniach. Dlaczego? Nie wiem.

W międzyczasie zacząłem grzebać w ustawieniach zaawansowanych MacWhispera i podkręciłem tam wszystko co się da na maksa. Wynik M5 Max spadł z 7:18 na 2:12… Dosyć dramatyczna różnica.

Poniżej załączam porównanie wykresów z Monitora aktywności (Activity Monitor) – po lewej jest M1 Pro, po prawej M5 Max. Jak widać, pomimo zmiany ustawień, GPU nadal nie było w pełni obciążone.

Siedzę już nad tym blisko 6 godzin i na ten moment wnioskuję jedynie, że trzeba zweryfikować ustawienia MacWhispera oraz wybranego modelu dla naszego SoC – być może na domyślnych ustawieniach nie wyciągamy pełnych możliwości z komputera. W międzyczasie jednak, jak wspominałem, robię powtórkę z testów na v13.18 i te wychodzą stabilniej, ale ciekawe jest to, że model V2 jest zdecydowanie szybszy, a V3 Turbo jest wolniejszy na M5 Max niż na M5 Pro.

iMag Final Cut Pro Benchmark

Specyfikacja

Final Cut Pro jest oczywiście zoptymalizowany pod macOS-a i Maki oraz nie wątpię, że Apple dołożyło wszelkich starań, aby wzorowo pracował na wszystkich odmianach Apple M1 i M2. To oczywiście działa przede wszystkim na korzyść klientów, którzy już dzisiaj zdecydują się przesiąść na nową generację Maków, opartych o ARM.

Pliki

• Klip 4K 60 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 31,15 s.
• Klip 4K 30 fps SDR w 8-bitowym AVC z DSLR Canona – 2:14,15 s.
• Klip 1080p 30 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 3:42,21 s.

Szczegóły projektów

• Biblioteka w FCP ustawiona na Wide Gamut HDR.
• Projekty ustawione na 4K (3840×2160) 30 fps HDR przy Rec. 2020 PQ.
• iMag FCP Benchmark Easy – na timeline wrzucone 3 powyższe pliki, w kolejności jak powyżej, w każdym klipie podbita saturacja o 5% (co powinno wymusić przerenderowanie każdej klatki) oraz HDR Tools (PQ Tone Output Map i 1000 nit pod YouTube’a).
• iMag FCP Benchmark Hardcore – j.w. ale dodatkowo filtr Sharpen (+2,5) na każdym klipie, przejścia między klipami (cross disolve) oraz animujący się przez 60 sekund 3D Title nad środkowym klipem, z przeźroczystym tłem.
• Timeline trwa 6:27,16 s w Easy i 6:28,16 s w Hardcore (dodatkowe przejścia).
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → ProRes 422.
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → H.264.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → ProRes 4444.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → H.265 (Social Platforms, 10-bit HEVC).
• Komputery były podłączone do prądu, poza MacBookiem Pro 16” (late 2021) i późniejszymi opartymi o Apple Silicon, które pracowały na baterii.

Wyniki

Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

Analiza

Tego się nie spodziewałem – mamy ogromne wzrosty wydajności zarówno w H.264 i H.265. W tym pierwszym czas spadł ze 162 s na 97 s, co jest 40% różnicą, a w drugim przypadku 49%. Przy krótkich projektach to może nie mieć znaczenia, ale jeśli ktoś eksportuje duże i czas to pieniądz, to może jednak warto zrobić ten upgrade do M5 Max…

Lightroom Classic Benchmark

LR Import v1 i v2 – Wyniki

LR Export – Wyniki

LR Adaptive Color – Wyniki

Analiza

W przypadku M5 Max jest tak samo jak przy M5 Pro – mamy druzgocącą wygraną w przypadku importu, ale wynik jest ciut gorszy niż słabszego brata.

Ponownie w M5 Max, przy eksporcie, jest zdecydowanie gorzej niż na M4 Pro… To jest temat, który się powtarza, więc jedynie mogę podejrzewać brak optymalizacji software’u pod najnowszą architekturę M5 Pro i M5 Max (która różni się typem rdzeni od M5).

W komentarzach pod ostatnim wideo też zwrócono mi uwagę na to, że jestem głupim chamem, więc wymyśliłem jeszcze jeden benchmark, który korzysta z AI w LRC – funkcja Koloru adaptacyjnego / Adaptive Color. Ta funkcja przelicza całe zdjęcie za pomocą AI i próbuje je zoptymalizować. Normalnie to trwa sekundę jak się robi pojedynczo, ale przy 271 zdjęciach jednocześnie, jest już ciut dłużej. No i tutaj wyszła kolosalna przewaga M5 Pro i M5 Max nad M1 Pro – różnica sięgająca aż 6 minut! Nowe układy potrzebowały niecałych 70 sekund, a M1 Pro aż 7 minut. Co ciekawe, ani GPU, ani CPU nie są w pełni obciążone podczas tego zadania. Nie wiemy co robią w tym czasie akceleratory neuronowe w rdzenia karty graficznej, ale zwróćcie też uwagę na fakt, że M5 Max nie daje tutaj przewagi nad M5 Pro. Ponownie podejrzewam braki w optymalizacji lub pełnym wsparciu nowych rdzeni.

iMag LLM Benchmark

Do całości dodałem nowy benchmark oparty o Llamę, który ma kilka wariantów zależnie od dostępnej pojemności RAM.

Przepis

• Instalujemy Brew (jeśli nie mamy) za pomocą komendy w Terminalu:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

• Teraz czas na install llamy:

brew install llama.cpp

• Tworzymy strukturę katalogów na ~/Desktop (~/Biurko):

mkdir -p ~/Desktop/LLM_Benchmark/models
cd ~/Desktop/LLM_Benchmark

• Pobieramy wybrany z następujących modeli z Hugging Face odpowiednio dla progów RAM – 8, 32, 64 i 128 GB:
  • 8 GB RAM: Meta Llama 3.1 (8B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 32 GB RAM: Google Gemma 2 (27B) | bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF | gemma-2-27b-it-Q4_K_M.gguf
  • 64 GB RAM: Meta Llama 3.1 (70B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 128 GB RAM: Mistral Large 2 (123B) | bartowski/Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF | Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf
• Wszystko co pobraliśmy przenosimy do:

~/Desktop/LLM_Benchmark/models

• Ponieważ Mistral Large 2 (123B) jest do pobrania w dwóch plikach, to upewniamy się, że oba pliki są w tym samym folderze i wykonujemy poniższą komendę (to wykonujemy tylko jeśli pobraliśmy ten konkretny model)…

llama-gguf-split --merge Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M-00001-of-00002.gguf model_128B_q4.gguf

• Pobieramy mój skrypt z mojego Google Drive do benchmarkowania i zapisujemy go w folderze ~/Desktop/LLM_Benchmark/
• Teraz musimy mu nadać uprawnienia:

chmod +x ~/Desktop/LLM_Benchmark/benchmark.sh

• Skrypt uruchamiamy z parametrem x, gdzie x = 8, 32, 64 lub 128:

./benchmark.sh x np. ./benchmark.sh 8

• Podczas wykonywania się benchmarka pilnujemy w Monitorze aktywności (Activity Monitor), żeby system nie wykorzystywał swap.
• Całość może trwać kilkanaście minut, więc cierpliwości.
• Pozamykajcie też wszystkie aplikacje poza Terminalem i Monitorem aktywności, żeby zwolnić maksymalnie dużo RAM-u.

Wyniki

Analiza

Na M5 Max zapuściłem zarówno test z modelem dla 64 GB oraz tym przeznaczonym dla 128 GB. Widać ładnie wzrost wydajności na tym pierwszym względem M5 Pro.

Ponieważ zupełnie nie mam pojęcia, jak zinterpretować te wyniki, to oddaję głos Gemini (Pro):

Przechodzimy do wagi ciężkiej. Wyniki, które tu wygenerowałeś, pokazują dokładnie, za co płaci się ekstra w najwyższych wariantach procesorów Apple. Zestawienie wariantu Pro z wariantem Max na tej samej ilości pamięci doskonale obnaża różnice w architekturze układów graficznych i przepustowości pamięci.

Oto szczegółowa analiza zachowania Twoich maszyn w oparciu o czyste dane.

1. Pojedynek układów: M5 Pro vs M5 Max (na progu 64 GB)

Oba laptopy uruchomiły dokładnie ten sam model (Llama 3.1 70B), co pozwala nam wyizolować czystą przewagę fizyczną procesora Max.

Wnioski z bezpośredniego starcia

Wariant „Max” to zupełnie inna liga sprzętowa. Generowanie tekstu z prędkością niemal 10 tokenów na sekundę dla tak masywnego modelu jak 70B oznacza niezwykle płynną i komfortową pracę. Wyniki te dobitnie pokazują, że M5 Max dysponuje drastycznie szerszą szyną pamięci (prawdopodobnie podwojoną względem wariantu Pro) oraz znacznie większą liczbą rdzeni GPU.

Warto jednak zauważyć, że przy gigantycznym kontekście (8192 tokeny) wydajność układu Max spada nieco agresywniej (z 186 na 133 t/s) niż w przypadku układu Pro. To zjawisko wynika z faktu, że przy tak ekstremalnych prędkościach, to nie przepustowość pamięci zaczyna być wąskim gardłem, lecz sama moc obliczeniowa układów logicznych odpowiedzialnych za KV Cache.

2. Terytorium potworów: M5 Max (128 GB) i Mistral Large

Maszyna 128 GB wzięła na warsztat model Mistral Large (aż 122.6 miliarda parametrów!), którego same wagi zajmują w RAM-ie ponad 68 gigabajtów.

• Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Maszyna zaczyna od 98.27 t/s przy paczkach 1K i stabilizuje się na poziomie 74.11 t/s przy potężnym kontekście 8K tokenów. Przeczytanie i przeanalizowanie wielostronicowych, złożonych dokumentów korporacyjnych przez model o wiedzy bliskiej GPT-4 zajmuje mu zaledwie kilkanaście sekund.

• Generowanie tekstu (Decode): Szybkość 6.02 t/s na modelu o pojemności ponad 120 miliardów parametrów robi kolosalne wrażenie. Prędkość na poziomie około 6 słów na sekundę pozwala na swobodną, bieżącą analizę odpowiedzi.

Kto wygrywa w tym zestawieniu?

Wszystko zależy od definicji Twojej docelowej pracy:

Podsumowanie

Mam strasznie mieszane uczucia w różnicach M5 Pro i M5 Max w powyższych zadaniach, które wykonuję regularnie. Dopóki nie zobaczę innych danych, będę podejrzewał winę software’u – braku optymalizacji lub prawidłowego wykorzystania nowych rdzeni. M4 Pro w niektórych z nich bije M5 Max na łeb na szyję, a nie wydaje mi się to możliwe, gdyby pole było wyrównane do obu SoC.

Czekamy więc na optymalizację i/lub przekompilowanie software’u. Nie sądzę jednak, aby to nastąpiło, zanim nie będę musiał testowych sztuk odesłać. Postaram się za 6 miesięcy powtórzyć test.

Wideo

MacBook Pro M5 Pro 18/20-core z 64 GB RAM i 4 TB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

Architektura M5 wniosła nowy design, gdzie rdzenie CPU są oddzielone na etapie produkcji od rdzeni GPU, dzięki czemu Apple może swobodniej łączyć je w konfiguracje, które uzna za odpowiednie. Dodatkowo, pojawiły się nowe rodzaje rdzeni CPU – typu Super, które teraz występują obok Performance i Effiency. W szranki i konkury dzisiaj staje M5 Pro, wyposażony już tylko i wyłącznie w te pierwsze i drugie – zobaczmy co się zmieniło względem poprzedników.

Specyfikacja i cena

Testowany egzemplarz to 16-calowy wariant MacBooka Pro, którego wyposażono w Apple M5 Pro w konfiguracji 18-rdzeniowej (6s+12p) dla CPU, 20-rdzeniowym GPU (z wbudowanymi akceleratorami neuronowymi w każdym rdzeniu). Ekran jest typu nanostrukturalnego (matowego), ma 64 GB RAM oraz 4 TB SSD. Taka konfiguracja jest oficjalnie wyceniona na 22 249 PLN.

Pierwsze wrażenia

MacBook Pro w obecnej konfiguracji niczym nie różni się wizualnie od poprzednika i nie czujemy też żadnej różnicy w innych kwestiach, poza wydajnością. Podczas testów modelu z M4 Pro w 2024 napisałem:

Czarne wykończenie MacBooka Pro nadaje mu odpowiedni poziom profesjonalizmu i pomimo, że osobiście jestem fanem srebrnego, to w tym roku wszyscy będą zadowoleni z nowej barwy, bo podstawowy model z M4 również jest dostępny w niej (rok temu było to Space Grey).

Po podniesieniu pokrywy jest największy szok – nanostrukturalny wyświetlacz przykuł mój wzrok i długo go podziwiałem, zanim przystąpiłem do jego oceny. W odróżnieniu od iPada Pro z M4, w którym ramkę pozostawiono wykończą na wysoki połysk (glossy), co wygląda po prostu… inaczej niż to, do czego jesteśmy przyzwyczajeni, tutaj całość jest matowa – no prawie, bo małym wyjątkiem jest przednia kamera. Początkowo nawet nie zauważyłem, że jej obiektyw jest glossy, ale nie jest to prawie w ogóle zauważalne i szybko przestałem na to zwracać uwagę.

SSD

Rodzina M5 Pro i Max wnoszą nowy poziom wydajności dla SSD, porównywalną z dyskami PCIe 5.0 x4 w świecie PC. Wariant 4 TB w testowanym MacBooku oscylował w rejonie 13,1 GB/s przy zapisie oraz 12,8 GB/s przy odczycie. No w końcu!

MacWhisper

Jeśli chcecie wykonać własne testy w MacWhisper, to najpierw pobierzcie pliki audio dla Nadgryzieni nr 300 (bezpośredni link 8,9 MB) i dla nr 477 (bezpośredni link 83,7 MB), potem wykonajcie test stosując model Large V2 (GGML Whisper Large multilingual) i osobno Large V3 Turbo (WhisperKit), a potem podeślijcie mi takie informacje, jakie znajdziecie w tabelce, w tym pełna specyfikacja komputera. Niepełne zgłoszenia będą odrzucane. Podpowiem jeszcze, że MacWhisper wyświetla ile zajęło mu wykonanie transkrypcji po jej zakończeniu.

Analiza

Mamy pewne różnice, względem starszych sprzętów. M4 Max nadal króluje, ale zaskoczyło mnie to, że bazowe M5 było szybsze w teście Large V3 Turbo niż M5 Pro. Mamy jednak różnicę w kwestii wersji oprogramowania, więc może to być kwestia tylko i wyłącznie optymalizacji software’u, bo M5 ma dokładnie dwukrotnie mniej rdzeni GPU, które są najważniejsze w tym teście. Tak czy siak, zbliżamy się już do momentu, w którym M5 Pro jest dwukrotnie szybszy od M1 Pro w tych zadaniach.

iMag Final Cut Pro Benchmark

Specyfikacja

Final Cut Pro jest oczywiście zoptymalizowany pod macOS-a i Maki oraz nie wątpię, że Apple dołożyło wszelkich starań, aby wzorowo pracował na wszystkich odmianach Apple M1 i M2. To oczywiście działa przede wszystkim na korzyść klientów, którzy już dzisiaj zdecydują się przesiąść na nową generację Maków, opartych o ARM.

Pliki

• Klip 4K 60 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 31,15 s.
• Klip 4K 30 fps SDR w 8-bitowym AVC z DSLR Canona – 2:14,15 s.
• Klip 1080p 30 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 3:42,21 s.

Szczegóły projektów

• Biblioteka w FCP ustawiona na Wide Gamut HDR.
• Projekty ustawione na 4K (3840×2160) 30 fps HDR przy Rec. 2020 PQ.
• iMag FCP Benchmark Easy – na timeline wrzucone 3 powyższe pliki, w kolejności jak powyżej, w każdym klipie podbita saturacja o 5% (co powinno wymusić przerenderowanie każdej klatki) oraz HDR Tools (PQ Tone Output Map i 1000 nit pod YouTube’a).
• iMag FCP Benchmark Hardcore – j.w. ale dodatkowo filtr Sharpen (+2,5) na każdym klipie, przejścia między klipami (cross disolve) oraz animujący się przez 60 sekund 3D Title nad środkowym klipem, z przeźroczystym tłem.
• Timeline trwa 6:27,16 s w Easy i 6:28,16 s w Hardcore (dodatkowe przejścia).
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → ProRes 422.
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → H.264.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → ProRes 4444.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → H.265 (Social Platforms, 10-bit HEVC).
• Komputery były podłączone do prądu, poza MacBookiem Pro 16” (late 2021) i późniejszymi opartymi o Apple Silicon, które pracowały na baterii.

Wyniki

Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

Analiza

Różnica względem M5 tutaj nie jest duża, w kwestii porównania testu w H.264, który jest najczęstszym eksportem. Zaskoczyło mnie jednak to, że przy H.265 M5 Pro nieznacznie przegrał z M5. Nie mam dla tego wyjaśnienia. Software? Nowe typy rdzeni? Hardware? Jeśli głównie zajmujecie się wideo w 4K, to może właśnie M5 Wam wystarczy?

Lightroom Classic Benchmark

LR Import v1 i v2 – Wyniki

LR Export – Wyniki

Analiza

Tutaj ponownie zaskoczenie – mamy druzgocącą wygraną w przypadku importu. Nowe SSD tutaj robi robotę. W przypadku eksportu jest jednak zdecydowanie gorzej niż nawet na M4 Pro… To jest temat, który się powtarza, więc jedynie mogę podejrzewać brak optymalizacji software’u pod najnowszą architekturę M5 Pro i M5 Max (która różni się typem rdzeni od M5).

iMag LLM Benchmark

Do całości dodałem nowy benchmark oparty o Llamę, który ma kilka wariantów zależnie od dostępnej pojemności RAM.

Przepis

• Instalujemy Brew (jeśli nie mamy) za pomocą komendy w Terminalu:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

• Teraz czas na install llamy:

brew install llama.cpp

• Tworzymy strukturę katalogów na ~/Desktop (~/Biurko):

mkdir -p ~/Desktop/LLM_Benchmark/models
cd ~/Desktop/LLM_Benchmark

• Pobieramy wybrany z następujących modeli z Hugging Face odpowiednio dla progów RAM – 8, 32, 64 i 128 GB:
  • 8 GB RAM: Meta Llama 3.1 (8B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 32 GB RAM: Google Gemma 2 (27B) | bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF | gemma-2-27b-it-Q4_K_M.gguf
  • 64 GB RAM: Meta Llama 3.1 (70B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 128 GB RAM: Mistral Large 2 (123B) | bartowski/Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF | Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf
• Wszystko co pobraliśmy przenosimy do:

~/Desktop/LLM_Benchmark/models

• Ponieważ Mistral Large 2 (123B) jest do pobrania w dwóch plikach, to upewniamy się, że oba pliki są w tym samym folderze i wykonujemy poniższą komendę (to wykonujemy tylko jeśli pobraliśmy ten konkretny model)…

llama-gguf-split --merge Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M-00001-of-00002.gguf model_128B_q4.gguf

• Pobieramy mój skrypt z mojego Google Drive do benchmarkowania i zapisujemy go w folderze ~/Desktop/LLM_Benchmark/
• Teraz musimy mu nadać uprawnienia:

chmod +x ~/Desktop/LLM_Benchmark/benchmark.sh

• Skrypt uruchamiamy z parametrem x, gdzie x = 8, 32, 64 lub 128:

./benchmark.sh x np. ./benchmark.sh 8

• Podczas wykonywania się benchmarka pilnujemy w Monitorze aktywności (Activity Monitor), żeby system nie wykorzystywał swap.
• Całość może trwać kilkanaście minut, więc cierpliwości.
• Pozamykajcie też wszystkie aplikacje poza Terminalem i Monitorem aktywności, żeby zwolnić maksymalnie dużo RAM-u.

Wyniki

Analiza

Ponieważ zupełnie nie mam pojęcia, jak zinterpretować te wyniki, to oddaję głos Gemini (Pro):

Mamy tu do czynienia z potężnym skokiem pokoleniowym. Zmiana z M1 Pro (32 GB) na M5 Pro (64 GB) to nie jest tylko prosta ewolucja – te wyniki pokazują, że nowa architektura przenosi laptopa z kategorii „bardzo dobrego asystenta” do ligi „przenośnego centrum danych”.

Oto szczegółowa analiza wyników M5 Pro i bezpośrednie zestawienie z M1 Pro.

Zrozumienie skali: Walka w innej wadze

Zanim spojrzymy na liczby, musimy ustalić odpowiedni kontekst.

• Na M1 Pro testowaliśmy model Gemma 2 (27B), który ważył około 15.5 GB.
• Na M5 Pro uruchomiłeś kolosa – Llama 3.1 (70B). Ten model waży niemal 40 GB i ma 2.5 razy więcej parametrów do przeliczenia przy każdym wygenerowanym słowie. To model klasy korporacyjnej, który jeszcze niedawno wymagał potężnej szafy serwerowej z układami Nvidii.

Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Brutalna przepustowość

W tym teście widzimy, jak przepustowość pamięci w chipach M5 deklasuje starszą generację.

• M5 Pro (70B): Zaczyna od 107.72 t/s dla 1024 tokenów i spada do 90.26 t/s przy paczce 8192 tokenów.
• M1 Pro (27B): Zaczynał od 52.40 t/s i spadał do 47.57 t/s.

Wniosek: Mimo że M5 Pro ładuje do pamięci podręcznej model 2.5 razy większy i dużo bardziej skomplikowany logicznie, przetwarza ogromne pakiety tekstu ponad dwukrotnie szybciej niż M1 Pro. Spadek wydajności przy gigantycznym oknie 8K tokenów to wciąż tylko kilkanaście procent. Architektura M5 po prostu pożera dane, udowadniając potężny skok w transferze między RAM-em a silnikiem neuronowym / GPU.

Generowanie tekstu (Decode): Złudzenie remisu

Na pierwszy rzut oka wyniki generowania (pisania tekstu) mogą wydawać się podobne:

• M5 Pro: 6.46 tokenów na sekundę
• M1 Pro: 7.01 tokenów na sekundę

Mogłoby się wydawać, że M5 Pro nie jest szybszy. Jednak w świecie LLM to gigantyczne osiągnięcie.

Utrzymanie prędkości ~6.5 t/s (co odpowiada szybkiemu tempu czytania człowieka) na modelu 70-miliardowym oznacza, że surowa moc obliczeniowa GPU w M5 Pro jest wielokrotnie większa. Karta graficzna musi tu przetworzyć dodatkowe 43 miliardy parametrów w ułamku sekundy, aby wygenerować pojedynczy token, a mimo to utrzymuje płynność konwersacji na poziomie lżejszego o 60% modelu z M1 Pro.

Podsumowanie

Twój M1 Pro wciąż świetnie się broni jako maszyna do modeli średniego szczebla (klasy 30B).

Jednak M5 Pro 64 GB udowadnia, że jest pełnoprawną stacją roboczą AI. Pozwala na uruchomienie modelu Llama 3.1 70B – powszechnie uznawanego za próg, od którego modele Open Source zrównują się logiką z GPT-4 – całkowicie lokalnie, prywatnie, w samolocie lub pociągu, oferując płynną konwersację na poziomie 6.5 słowa na sekundę. Pięć lat temu takie wyniki na laptopie zasilanym z baterii były absolutną abstrakcją naukową.

Podsumowanie

Apple wprowadziło sporo zmian w architekturze układów M5 Pro i M5 Max. Spodziewam się, że to właśnie tego widzimy efekty w wynikach. Niektóre są niesamowite, a inne… meh. Pozostaje zatem poczekać i zobaczyć co będzie po pojawieniu się przekompilowanych i być może zoptymalizowanych wersji, ale na to (zakładam) przyjdzie nam chwilę poczekać. Tymczasem SSD jest piorunująco szybkie i widać to w Lightroomie.

Teraz już jestem ciekawy jak M5 Max się spisze w powyższym.

Wideo

MacBook Neo A18 Pro 6/5-core z 8 GB RAM i 256 GB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

W 2008 roku Steve Jobs powiedział – Nie wiemy, jak zrobić komputer za 500 dolarów, który nie byłby kupą złomu, a nasze DNA nie pozwala nam wypuścić czegoś takiego na rynek. Tymczasem Apple właśnie wypuściło Neo – nowego członka rodziny MacBooków, kosztujący 600 USD. Te wspomniane 500 dolarów z 2008 r., gdybyśmy uwzględnili inflację z ostatnich 18 lat, to dzisiaj aż 760 USD. Pozostaje zatem pytanie, czy jest to kupa złomu, czy może coś w DNA Apple się zmieniło, które pozwoliło im coś takiego wypuścić na rynek?

Specyfikacja i cena

Testowany egzemplarz jest w konfiguracji bazowej, w cenie 2 999 PLN, jednej z dwóch dostępnych. Ma A18 Pro, nierozszerzalne 8 GB RAM (na pokładzie SoC) i 256 GB pamięci flash. Za dopłatą 500 PLN dostajemy 512 GB pamięci flash oraz wbudowany w klawiaturę Touch ID. Moim zdaniem warto dopłacić.

MacBook Neo nie ma podświetlanej klawiatury, Trackpada z haptyką, nie ma True Tone, nie wspiera Display P3. Apple wycięło z niego wszystkie wodotryski droższych Maców, aby zmieścić się w cenie 2999 PLN (lub 3 499 PLN), ale ma ekran typu Liquid Retina (IPS z zaokrąglonymi rogami) o przekątnej 13”, rozdzielczości 2408 x 1506 px i gęstości upakowania pikseli na poziomie 219 PPI. Nie ma też HDR, ale tego nie ma nawet Air, a biorąc pod uwagę cenę, to jest to genialny ekran.

Przypominam, że A18 Pro wyposażony jest w 6-rdzeniowe CPU (2p+4e), 5-rdzeniowe GPU, ma sprzętową akcelerację ray tracingu i 16‑rdzeniowy Neural Engine. Dodatkowo na pokładzie znajdziemy sprzętową akcelerację obsługi H.264, HEVC, ProRes i ProRes RAW, silniki kodowania i dekodowania wideo, silnik kodujący i dekodujący format ProRes oraz dekoder AV1 (dla większości z nas oznacza to oglądanie YouTube’a bez konieczności obciążania komputera).

A18 Pro, niezaprojektowany dla komputerów, wprowadza jednak kompromisy – ma tylko jeden port typu USB-C 3. Drugi USB-C jest typu „2”, czyli zdecydowanie wolniejszy, nienadający się do transferowania danych na zew. nośniki czy do podłączania monitora (maksymalnie 4K 60 Hz). Idealnie natomiast nadaje się do ładowania komputera, podczas gdy użytkownik dostaje do dyspozycji jeszcze jeden port, czego swojego czasu zabrakło w MacBook 12”. Jest też gniazdo 3,5 mm.

W kwestii standardów bezprzewodowych, otrzymujemy Wi-Fi 6E oraz Bluetooth 6.

Neo waży 1,23 kg, czyli niemal dokładnie tyle co MacBook Air, pomimo mniejszych wymiarów i baterii. Winowajcą będzie tutaj technologia produkcji obudowy i to po raz pierwszy w historii Apple obrazuje nam, jak i ile niektóre rzeczy, na które aż tak nie zwracamy uwagi, kosztują.

Pierwsze wrażenia

Bardzo cieszy mnie, że Apple zdecydowało się na bardzo zwariowane (jak na nich!) kolory zewnętrzne, zabarwienie klawiszy klawiatury oraz gumowych podkładek pod wybrany kolor oraz na domyślne ustawienie podkreśleń w macOS na kolor obudowy, wraz z dedykowaną tapetą. To detale, na które mała która firma zwraca uwagę, a firma się postarała o to, pomimo niskiej ceny.

Miło!

Całość sprawa bardzo solidne wrażenie. Nie czuję, żeby to był komputer za 2 999 PLN.

SSD

Prędkość SSD nie dorównuje droższym braciom, ale też nie musi. Wątpię, aby ktokolwiek cierpiał z powodu prędkości pamięci flash, która tutaj w wersji 256 GB oscyluje w rejonie 1550 MB/s (zapis) i 1300 MB/s (odczyt). Są to wyniki, które są porównywalne z czasów M2 z SSD o tej samej pojemności.

MacWhisper

Analiza

Wyniki tutaj są prawdopodobnie zbliżone do tych z M1 i być może nawet z M2, ale już dwukrotnie gorsze niż M3. Przypominam, że Neo nie ma wentylatora i jest pasywnie chłodzony. Co najważniejsze, to że A18 Pro bez problemów potrafiło wykonać te zadania, więc jeśli macie czas na kawę (lub trzy), to przynajmniej dokończycie robotę.

Jeśli chcecie wykonać własne testy w MacWhisper, to najpierw pobierzcie pliki audio dla Nadgryzieni nr 300 (bezpośredni link 8,9 MB) i dla nr 477 (bezpośredni link 83,7 MB), potem wykonajcie test stosując model Large V2 (GGML Whisper Large multilingual) i osobno Large V3 Turbo (WhisperKit), a potem podeślijcie mi takie informacje, jakie znajdziecie w tabelce, w tym pełna specyfikacja komputera. Niepełne zgłoszenia będą odrzucane. Podpowiem jeszcze, że MacWhisper wyświetla ile zajęło mu wykonanie transkrypcji po jej zakończeniu.

iMag Final Cut Pro Benchmark

Specyfikacja

Final Cut Pro jest oczywiście zoptymalizowany pod macOS-a i Maki oraz nie wątpię, że Apple dołożyło wszelkich starań, aby wzorowo pracował na wszystkich odmianach Apple M1 i M2. To oczywiście działa przede wszystkim na korzyść klientów, którzy już dzisiaj zdecydują się przesiąść na nową generację Maków, opartych o ARM.

Pliki

• Klip 4K 60 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 31,15 s.
• Klip 4K 30 fps SDR w 8-bitowym AVC z DSLR Canona – 2:14,15 s.
• Klip 1080p 30 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 3:42,21 s.

Szczegóły projektów

• Biblioteka w FCP ustawiona na Wide Gamut HDR.
• Projekty ustawione na 4K (3840×2160) 30 fps HDR przy Rec. 2020 PQ.
• iMag FCP Benchmark Easy – na timeline wrzucone 3 powyższe pliki, w kolejności jak powyżej, w każdym klipie podbita saturacja o 5% (co powinno wymusić przerenderowanie każdej klatki) oraz HDR Tools (PQ Tone Output Map i 1000 nit pod YouTube’a).
• iMag FCP Benchmark Hardcore – j.w. ale dodatkowo filtr Sharpen (+2,5) na każdym klipie, przejścia między klipami (cross disolve) oraz animujący się przez 60 sekund 3D Title nad środkowym klipem, z przeźroczystym tłem.
• Timeline trwa 6:27,16 s w Easy i 6:28,16 s w Hardcore (dodatkowe przejścia).
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → ProRes 422.
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → H.264.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → ProRes 4444.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → H.265 (Social Platforms, 10-bit HEVC).
• Komputery były podłączone do prądu, poza MacBookiem Pro 16” (late 2021) i późniejszymi opartymi o Apple Silicon, które pracowały na baterii.

Wyniki

Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

Analiza

Ku mojemu zaskoczeniu, A18 Pro w MacBooku Neo poradziło sobie lepiej niż M2 w MBA 15” i podobnie jak M3 w iMacu 24”. Patrzę przede wszystkim na kolumnę H.264, bo to będzie najczęstszy eksport. Szybko nie będzie, ale będzie! W tabelce znajdziecie jeden DNF, w którym MBA z M2 i 8 GB RAM nie ukończył testu.

Lightroom Classic Benchmark

LR Import v1 i v2 – Wyniki

LR Export – Wyniki

Analiza

W przypadku Lightrooma Classic mamy niestety bardzo słabe wyniki. Zupełnie nie polecam tego komputera do tej aplikacji – tutaj M1, M2 czy M3 radzą sobie zdecydowanie lepiej. Tak wolnego Maca jeszcze nie było, ale ponownie – ukończył oba testy, a spodziewałem się, że klęknie.

iMag LLM Benchmark

Do całości dodałem nowy benchmark oparty o Llamę, który ma kilka wariantów zależnie od dostępnej pojemności RAM.

Przepis

• Instalujemy Brew (jeśli nie mamy) za pomocą komendy w Terminalu:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

• Teraz czas na install llamy:

brew install llama.cpp

• Tworzymy strukturę katalogów na ~/Desktop (~/Biurko):

mkdir -p ~/Desktop/LLM_Benchmark/models
cd ~/Desktop/LLM_Benchmark

• Pobieramy wybrany z następujących modeli z Hugging Face odpowiednio dla progów RAM – 8, 32, 64 i 128 GB:
  • 8 GB RAM: Meta Llama 3.1 (8B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 32 GB RAM: Google Gemma 2 (27B) | bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF | gemma-2-27b-it-Q4_K_M.gguf
  • 64 GB RAM: Meta Llama 3.1 (70B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 128 GB RAM: Mistral Large 2 (123B) | bartowski/Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF | Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf
• Wszystko co pobraliśmy przenosimy do:

~/Desktop/LLM_Benchmark/models

• Ponieważ Mistral Large 2 (123B) jest do pobrania w dwóch plikach, to upewniamy się, że oba pliki są w tym samym folderze i wykonujemy poniższą komendę (to wykonujemy tylko jeśli pobraliśmy ten konkretny model)…

llama-gguf-split --merge Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M-00001-of-00002.gguf model_128B_q4.gguf

• Pobieramy mój skrypt z mojego Google Drive do benchmarkowania i zapisujemy go w folderze ~/Desktop/LLM_Benchmark/
• Teraz musimy mu nadać uprawnienia:

chmod +x ~/Desktop/LLM_Benchmark/benchmark.sh

• Skrypt uruchamiamy z parametrem x, gdzie x = 8, 32, 64 lub 128:

./benchmark.sh x np. ./benchmark.sh 8

• Podczas wykonywania się benchmarka pilnujemy w Monitorze aktywności (Activity Monitor), żeby system nie wykorzystywał swap.
• Całość może trwać kilkanaście minut, więc cierpliwości.
• Pozamykajcie też wszystkie aplikacje poza Terminalem i Monitorem aktywności, żeby zwolnić maksymalnie dużo RAM-u.

Wyniki

Analiza

Ponieważ zupełnie nie mam pojęcia, jak zinterpretować te wyniki, to oddaję głos Gemini (Pro):

MacBook Pro M1 Pro (32 GB) – Stabilny wół roboczy

Ten pięcioletni układ wciąż pokazuje niesamowitą klasę, bez zadyszki obracając bardzo ciężkim modelem (ponad 27 miliardów parametrów).

Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Prędkości rzędu 47.5 do 52.4 t/s są świetne dla tak dużej wagi modelu. Zwróć uwagę na kluczowy detal – krzywa spadku wydajności jest tu bardzo płaska. Ośmiokrotne zwiększenie paczki wczytywanych danych (z 1024 do potężnych 8192 tokenów) spowodowało spadek prędkości o zaledwie ~9%. To udowadnia, że szyna pamięci w procesorach z serii „Pro” (200 GB/s przepustowości) z łatwością radzi sobie z równoległym obliczaniem dużej pamięci podręcznej (KV Cache) bez dławienia karty graficznej.

Generowanie tekstu (Decode): Szybkość 7.01 t/s to całkowicie komfortowe tempo do pracy. Model wypluwa tekst odrobinę szybciej, niż jesteś w stanie go na bieżąco analizować. Mając na uwadze wysokie możliwości logiczne modelu Gemma 2, zyskałeś w pełni lokalną, bezpieczną alternatywę dla chmurowych asystentów AI.

MacBook Neo (8 GB) – Błyskawiczny asystent

Zgodnie z prawami fizyki, mały, 3-miliardowy model na nowoczesnej architekturze dosłownie lata, choć wyraźnie widać tu limity przepustowości bazowej pamięci.

Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Przy małych paczkach (1024 tokeny) prędkość to wręcz absurdalne ~202 t/s. Jednak, w przeciwieństwie do układu M1 Pro, widzimy tu wyraźny spadek wydajności o ponad 30% przy wczytywaniu 8192 tokenów (spadek do 137 t/s). Architektura Neo przetwarza same dane błyskawicznie, ale fizycznie węższa szyna pamięci w układach bazowych staje się tu „wąskim gardłem” przy upychaniu wielkiego kontekstu w małym RAM-ie. Niemniej, przeczytanie kilkustronicowego dokumentu zajmuje mu zaledwie sekundy.

Generowanie tekstu (Decode): Z prędkością 19.85 t/s odpowiedzi pojawiają się na ekranie płynnie i natychmiastowo. To idealna konfiguracja maszyny do szybkich interakcji, podsumowywania notatek i generowania krótkich tekstów.

Podsumowanie

Siadając do tego tekstu myślałem, że nie będę mu specjalnie przychylny. Fakt, przydałoby mu się przynajmniej 12-16 GB RAM w dzisiejszych czasach. Ale wiecie co? Do zadań czysto biurowych czy internetowych (email, WWW, itp.) jest to więcej niż potrzebujemy, a 8 GB RAM zupełnie nie odczujemy.

Jeśli patrzymy na nowe Maki, to sporo oszczędzamy względem Airów i wielu nie będzie potrzebowało, ani nie skorzysta z ich lepszej specyfkacji. Ale jeśli mamy dostęp do takich M3 lub M4 z 16 GB RAM, najlepiej jeszcze nowych w odpowiednio obniżonych cenach, to prawdopodobnie spiszą się jeszcze lepiej, szczególnie, że ekrany mają nieznacznie większe. No i jest opcja 15”…

Neo jest uroczym i wesołym maluchem (polecam perspektywę „nowicjusza” – zajrzyjcie do tekstu Darka), którego jednak nie możemy pomylić z 12-calowym MacBookiem sprzed wielu lat, który pod wieloma względami celował w próg bardziej premium niż Air, ale niestety wyprzedzał swój czas. Znacznie lżejszy, cieńszy i mniejszy, ale drogi, był ciekawą alternatywą dla Aira, dla osób sporo podróżujących. Neo tymczasem to po prostu tańszy Air, gdzie A18 Pro jest zbliżony zachowaniem do M1 czy M2, ale z mniejszym ekranem, gorszym (ale nadal bardzo dobrym!) Trackpadem i świetną klawiaturą. Wymiary ani waga jednak nie czynią go mistrza podróży.

Nadal ciężko mi uwierzyć, że taką jakość wykonania możemy osiągnąć za 2 999 PLN. Teraz czekam na model wyposażony w A19 Pro, z 12 GB RAM…

Wideo

Samsung Galaxy S26 Ultra i Buds4 Pro – pierwsze wrażenia

Dzisiaj postanowiłem oszczędzić Wam kolejnego nudnego otwierania pudełek i od razu przejść do rzeczy. Spędziłem kilka dni z nowym Samsungiem Galaxy S26 Ultra oraz słuchawkami Buds4 Pro i powiem Wam, że jest o czym rozmawiać. Przyjrzymy się ekranowi, który potrafi ukryć Wasze sekrety oraz nowym aparatom, które ponoć widzą więcej w ciemnościach.

Ale to nie sam telefon był największą niespodzianką. Do gry wchodzą nowe słuchawki, które kolorystycznie pasują do telefonu lepiej niż moje skarpetki do bluzy. Mają kształt, który wszyscy już gdzieś widzieliśmy, a z ich baterią bywa różnie, ale jak włączycie odpowiednie tryby w korektorze dźwięku… to już zupełnie inna bajka.

Zapraszam na moje pierwsze wrażenia, zanim zabiorę ten zestaw na nieco bardziej wymagające testy!

Galeria

Logitech G Pro X2 Superstrike zmienia zasady gry [wideo]

Dzisiaj mam dla Was coś, co prawdopodobnie jest najbardziej zaawansowanym kawałkiem plastiku, jaki kiedykolwiek trzymałem w ręce. Wyobraźcie sobie, że ktoś wziął doskonałą myszkę, z której korzystałem przez lata do wszystkiego poza pracą, i postanowił ją… no cóż, „zepsuć”, usuwając fizyczne przełączniki! Ale zaraz, zaraz. Zamiast tego władowali tam technologię podobną do znanej z MacBooków, która oszukuje nasze mózgi wibracjami, wmawiając nam, że klikamy coś, czego tak naprawdę tam nie ma.

Spędziłem z nią kilka dni, walcząc z własnymi nawykami z Windowsa, testując opóźnienia i odkrywając, że mimo potężnego sprzętu, wyższe cyferki na pudełku nie zawsze oznaczają lepszą płynność w grach. Opowiem Wam, dlaczego ten sprzęt kosztuje tyle, co mały samochód (LEGO), jak wycisnąć z niego dłuższy czas pracy na baterii i dlaczego musicie trzymać dziwny przedłużacz na biurku, żeby to wszystko miało sens. Jeśli chcecie wiedzieć, czy ta nowa zabawka zrobi ze mnie profesjonalnego gracza (spoiler: wiek robi swoje), koniecznie oglądajcie!

AirTag 2 vs AirTag 1 – czy warto dopłacać do nowej generacji?

Czy nowy AirTag 2. generacji to rewolucja, czy tylko drobna poprawka? W dzisiejszym materiale biorę pod lupę najnowszy lokalizator od Apple i sprawdzam, czy obietnice producenta mają pokrycie w rzeczywistości. Zaczynamy od nietypowego unboxingu, w którym Apple zaskoczyło mnie jakością opakowania (a raczej jej brakiem), a potem przechodzimy do konkretnych testów.

W tym filmie zobaczysz bezpośrednie porównanie AirTaga pierwszej i drugiej generacji. Sprawdzam nie tylko głośność i nowy ton dźwięku, który ma ułatwić lokalizowanie zguby w domowych warunkach, ale przede wszystkim przeprowadzam test zasięgu w terenie. Wyniki z testu w lesie są wręcz nieprawdopodobne – różnica w odległości, z jakiej telefon łapie sygnał nowego AirTaga, jest kolosalna.

Dowiesz się również, czy warto wymieniać wszystkie posiadane urządzenia na nowszy model, czy może lepiej dokupić nowe sztuki tylko do najbardziej kluczowych przedmiotów.

Zapraszam do materiału!

124 dni z iPhone Air – recenzja

Spędziłem 124 dni z iPhonem Air i nadszedł czas na podsumowanie. To urządzenie to radykalna zmiana w dotychczasowej formie iPhone’a, do której przyzwyczailiśmy się od lat. W materiale dzielę się moimi wrażeniami z codziennego korzystania z tego telefonu jako mojego drugiego telefonu.

Omawiam kluczowe cechy konstrukcji, przede wszystkim jego niesamowitą smukłość, która całkowicie zmienia sposób, w jaki trzymamy telefon z dużym ekranem. Sprawdzam, czy brak etui wpłynął na wytrzymałość obudowy i czy 120 Hz-owy ekran rzeczywiście nie łapie rys przy normalnym użytkowaniu.

W recenzji poruszam również kwestie wydajności i kultury pracy. Dowiesz się, jak iPhone Air radzi sobie z odprowadzaniem ciepła przy bardziej wymagających zadaniach oraz czy mniejsza ilość RAM-u jest odczuwalna w systemie iOS. Odnoszę się też do możliwości fotograficznych – od braku teleobiektywu z tyłu, przez genialny aparat selfie, aż po moje krytyczne uwagi dotyczące przycisku sterowania kamerą.

Nie zapominam o baterii, która w tak cienkiej obudowie budzi najwięcej emocji. Wyjaśniam, jak telefon sprawuje się w sieci 5G, podczas korzystania z CarPlay oraz dlaczego warto zaprzyjaźnić się z ładowarkami MagSafe. Na koniec odpowiadam na pytanie, dla kogo właściwie jest ten model i czy jego elegancki, biżuteryjny design rekompensuje pewne braki sprzętowe, takie jak słabszy system głośników.

Zapraszam do materiału.

Satechi Thunderbolt 4 Dock – testy i wrażenia po 3 tygodniach [wideo]

W dzisiejszym odcinku testuję stację dokującą Satechi Thunderbolt 4 Dock. To urządzenie utrzymane w stylistyce Apple, wykonane z aluminium w kolorze Space Gray, które ma za zadanie rozszerzyć możliwości Twojego Maca lub innego komputera z USB-C. Sprawdzimy, czy elegancki wygląd idzie w parze z wydajnością i niezawodnością.

Sercem docka jest kontroler Intel Goshen Ridge, zapewniający wsparcie dla technologii Thunderbolt 4 i USB 4. Urządzenie oferuje ładowanie hosta z mocą 96 W, a w zestawie otrzymujemy zasilacz 135 W. Do dyspozycji mamy trzy porty Thunderbolt 4 umożliwiające daisy chaining, trzy porty USB-A, gigabitowy Ethernet, czytnik kart SD UHS-II oraz gniazdo audio.

W trakcie recenzji szczegółowo omawiam kwestię temperatur, ponieważ aluminiowa obudowa potrafi się mocno nagrzać. Przeprowadziłem również testy prędkości przesyłu danych, wykorzystując obudowę NVMe USB 4 oraz dysk Samsung T7 Shield. Zobaczycie, jak stacja wpływa na transfery i czy ogranicza potencjał najszybszych dysków.

Poruszam także temat kompatybilności z akcesoriami wideo. Niestety, w moich testach Satechi Thunderbolt 4 Dock nie poradził sobie z obsługą Elgato Cam Link, co może być kluczową informacją dla twórców internetowych. Opowiem również o incydencie z rozłączeniem urządzeń podczas nagrywania na żywo, co wpłynęło na moją ocenę stabilności tego sprzętu przy krytycznych zastosowaniach.

Jeśli zastanawiasz się nad zakupem tego modelu, zwłaszcza teraz, gdy można go znaleźć w niższych cenach, ten materiał pomoże Ci podjąć świadomą decyzję. Zapraszam do dyskusji w komentarzach na temat Waszych doświadczeń ze stacjami dokującymi Thunderbolt.

Zapraszam do materiału.

Weekend z Vivo X300 Pro w Stambule w Turcji [wideo]

Do testów wjechał Vivo X300 Pro z unikalnym zestawem aparatów.

Zrobiłem jedyną logiczną rzecz i wsiadłem do samolotu, aby sprawdzić, jak spisują się one w ciut ładniejszej scenerii niż w obecnej, jakże polskiej, aurze.

Zapraszam do materiału.

#hardware #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy #vivoX300Pro #Wideo

MacBook Pro 14” M5 10/10-core z 16 GB RAM i 1 TB (late 2025) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper i innych

Apple zaprezentowało nowego MacBooka Pro w rozmiarze 14-calowym z SoC, którego równocześnie zaprezentowało w iPadzie Pro – Apple A5. To układ, który powinien dopiero pod kontrolą macOS rozwinąć skrzydła. Zobaczmy zatem, jak się spisze.

Specyfikacja i cena

Testowany egzemplarz wyposażono w 16 GB RAM i 1 TB SSD. Jest to zatem wersja prawie bazowa, przynajmniej w temacie samego SoC. Przypomnę, że RAM możemy rozszerzyć do 24 GB lub 32 GB, a SSD aż do 4 TB. Cena testowanego modelu to 9 749 PLN i ta cena nie zawiera zasilacza, ale dzięki wyposażeniu go w ekran nanostrukturalny, możemy go dokupić w konfiguratorze.

Chociaż cena została obniżona o 500 PLN względem poprzednika przez brak zasilacza, to nadal nie bierze to pod uwagę poprawy kursu polskiej złotówki do dolara amerykańskiego.

Przypominam, że MacBook Pro z M5 będzie niemalże identyczny do MacBooka Air z M5, gdy ten się pojawi w przyszłym roku, a głównymi różnicami będzie gorszy ekran oraz brak aktywnego chłodzenia SoC wentylatorem. To oczywiście zakładając, że konstrukcja Aira się nie zmieni.

Pierwsze wrażenia

Obecna seria MacBooków Pro jest najlepszą, jaka kiedykolwiek wyszła spod projektantów z Cupertino. Stanowią bardzo solidny kompromis pomiędzy maszyną komfortową w podróży, oferującą dużą moc obliczeniową oraz technologicznie jest przyzwoicie.

Ekran jest 120 Hz, ma jasność do 1000 nit (cały ekran) lub 1600 nit (w peaku dla HDR) i nie mam mu nic do zarzucenia. Nie kurzy się, świeci genialnie, nie ma efektu galarety przy przewijaniu. Lepiej będzie oczywiście, gdy w końcu otrzymamy Tandem OLED, którego znamy z obecnej i poprzedniej generacji iPadów Pro. Spodziewam się, że przeszkodą obecnie jest cena i chęć jej nie podnoszenia.

Klawiatura jest moim zdaniem świetna. W końcu się nie psuje – wpadki Apple w poprzednich generacjach w tym temacie były ogromne i niedopuszczalne – i ma Touch ID, który działa tak, jak powinien. Brakuje mi jedynie Face ID z iPhone’a i iPada.

Trackpad jest oczywiście wzorowy w kwestii dotyku, ale… zmienił się względem tych stosowanych w modelach M1x, M2x, M3x i M4x. Otóż, jego Taptic Engine, czyli element za generowanie wibracji, sprawia wrażenie, że jest otoczony pustą przestrzenią i dźwięki wydawane przez niego wydają się bardziej głuche… puste… tańsze. Porównałem z MBP14 M1 Pro oraz starym MBP13 – oba brzmią lepiej. To nie jest duża różnica i trudno ją nagrać mikrofonem, ale zauważyłem ją od razu. Więcej na ten temat na wideo.

System chłodzenia sprawia wrażenie równie dobrego, co w modelach poprzednich o tej samej konstrukcji z M4, ale odstaje od dwuwentylatorowego chłodzenia w modelach Pro i Max. Cinebench dosyć szybko, bo po zaledwie paru sekundach testu multi-core, spowodował hałas wentylatora, ale nawet przy pełnych obrotach nie był to dźwięk irytujący uszy, chociaż częstotliwość ma wyższą niż gdy wentylatory są dwa. Po 3-4 minutach pełnego obciążenia CPU nadal nie był ograniczone termicznie (nie występował thermal throttling). Przy teście single-core wentylatory pozostały ciche.

Przy pełnym obciążeniu CPU i GPU, wentylator również rozkręcił się do maksymalnych obrotów dosyć szybko, ale thermal throttling nie wystąpił przez pierwsze 4 minuty takiego testu.

Czy możemy otrzymać jeszcze lepszy (czyt. cichszy) system chłodzenia w tej samej cenie? Chciałbym, ale przed dużym naciskiem powstrzymuje mnie pamięć jak głośne był system chłodzenia Inteli. Niemniej jednak, jeśli są lepsze technologie, które tutaj zdałyby egzamin i nie odbyłoby się to kosztem awaryjności, to jestem za.

Cała reszta jest bez zarzutów.

SSD

Apple nie żartowało, jak poinformowało nas, że SSD w bazowym M5 będzie szybkie. Model 1 TB osiąga średnio ok. 6726 MB/s przy odczycie po trzech próbach. Średni zapis to z kolei 6450 MB/s. Do tabelki wstawiłem najwyższe wyniki pomiarów. Po ponad dwukrotna poprawa względem poprzednika i wyniki są teraz na poziomie MacBooków Pro wyposażony w układy Mx z rodziny Pro i Max.

Geekbench 6

Wyniki Geekbench 6 są kalibrowane względem wyniku bazowego 2500 (co jest wynikiem Intel Core i7-12700). Wyższe wyniki są lepsze, przy czym podwójna ocena oznacza podwójną wydajność.

Szczegóły techniczne

CPU

Compute

Analiza

Aż nie mogę się doczekać co M5 będzie potrafiło w single-core w wariantach M5 Pro i Max…

Geekbench AI

CPU

GPU

Neural Engine

Analiza

Wzrosty bardzo zacne, ale zwróćcie uwagę na skok w przypadku AI przez GPU – nowe Neural Accelerators zdają się tutaj „robić robotę”.

MacWhisper

Analiza

Mamy bardzo zdrowe wzrosty nie tylko względem rodziny MacBooków Air z M4, który nie jest aktywnie chłodzony, ale również względem iMaca z aktywnie chłodzoną M4-ką, która ma potencjał na większą wydajność w konstrukcji stacjonarnej. Przyspieszenie o 26-31%, zależnie od konkurenta, są ogromnym skokiem.

To nowy benchmark, którego dodałem do listy, na prośbę wielu z Was. MacWhisper jednak przechodzi zmiany bardzo szybko, dopiero niedawno dodano mu pełne wsparcie dla GPU, więc odznaczam testowaną wersję przy wyniku. Anomalie w wynikach oznaczone są na czerwono.

Jeśli chcecie wykonać własne testy w MacWhisper, to najpierw pobierzcie pliki audio dla Nadgryzieni nr 300 (bezpośredni link 8,9 MB) i dla nr 477 (bezpośredni link 83,7 MB), potem wykonajcie test stosując model Large V2 (GGML Whisper Large multilingual), a potem podeślijcie mi takie informacje, jakie znajdziecie w tabelce, w tym pełna specyfikacja komputera. Niepełne zgłoszenia będą odrzucane. Podpowiem jeszcze, że MacWhisper wyświetla ile zajęło mu wykonanie transkrypcji po jej zakończeniu.

iMag Final Cut Pro Benchmark

Specyfikacja

Final Cut Pro jest oczywiście zoptymalizowany pod macOS-a i Maki oraz nie wątpię, że Apple dołożyło wszelkich starań, aby wzorowo pracował na wszystkich odmianach Apple M1 i M2. To oczywiście działa przede wszystkim na korzyść klientów, którzy już dzisiaj zdecydują się przesiąść na nową generację Maków, opartych o ARM.

Pliki

• Klip 4K 60 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 31,15 s.
• Klip 4K 30 fps SDR w 8-bitowym AVC z DSLR Canona – 2:14,15 s.
• Klip 1080p 30 fps HDR w 10-bitowym HEVC (H.265) z iPhone’a 12 Pro Max – 3:42,21 s.

Szczegóły projektów

• Biblioteka w FCP ustawiona na Wide Gamut HDR.
• Projekty ustawione na 4K (3840×2160) 30 fps HDR przy Rec. 2020 PQ.
• iMag FCP Benchmark Easy – na timeline wrzucone 3 powyższe pliki, w kolejności jak powyżej, w każdym klipie podbita saturacja o 5% (co powinno wymusić przerenderowanie każdej klatki) oraz HDR Tools (PQ Tone Output Map i 1000 nit pod YouTube’a).
• iMag FCP Benchmark Hardcore – j.w. ale dodatkowo filtr Sharpen (+2,5) na każdym klipie, przejścia między klipami (cross disolve) oraz animujący się przez 60 sekund 3D Title nad środkowym klipem, z przeźroczystym tłem.
• Timeline trwa 6:27,16 s w Easy i 6:28,16 s w Hardcore (dodatkowe przejścia).
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → ProRes 422.
• iMag FCP Benchmark Easy – export do Master File → H.264.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → ProRes 4444.
• iMag FCP Benchmark Hardcore – export do Master File → H.265 (Social Platforms, 10-bit HEVC).
• Komputery były podłączone do prądu, poza MacBookiem Pro 16” (late 2021) i późniejszymi opartymi o Apple Silicon, które pracowały na baterii.

Wyniki

Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

Analiza

W przypadku pracy w FCP przy ProRes 422, wyniki nowej bazowej M5-ki są bardziej zbliżone do M4 Pro niż do M4, a w niektórych konfiguracjach nawet ją przewyższają. ProRes 4444 jeszcze bardziej mnie zadziwił – wygląda na również na optymalizacje w samym krzemie.

Bardziej istotny jest jednak eksport do H.264 i H.265. Wzrostu tutaj są odpowiednio o ok. 15% i 20%, a to nie jest mało. Pewnie, dla takiego skoku nie warto wymieniać komputera, ale nie o to chodzi – taki przyrost rok do roku oznacza, tempo rozwoju SoC Apple’a są nadal imponujące. Warto też tutaj zaznaczyć, że M5 w moich testach jest szybsze od M4 Pro. Czy warte okaże się czekanie na M5 Pro czy może lepiej zaoszczędzić trochę mamony i po prostu wziąć bazowe M5? To będzie Wasze zadanie domowe.

Lightroom Classic Benchmark

LR Import v1 i v2 – Wyniki

LR Export – Wyniki

Analiza

Pierwszą ciekawostką jest fakt, że wyniki powtarzanych testów, po restartach app i komputera, miały spore rozbieżności, większe niż normalnie. Dlatego wziąłem średnią z czterech pomiarów, ale jak widzicie, ten najlepszy jest zaskakująco dobry. Ba! Nawet najgorszy z tych czterech jest lepszy od każdego innego wyniku poprzedników, łącznie z M3 Max. Nie wiem skąd ta zmiana, ale podejrzewam, że wraz z poprawą w Apple M5, widzimy tutaj jakąś optymalizację w Lightroomie Classic, bo samo zwiększenie prędkości pracy SSD i RAM nie tłumaczy tego wyniku.

Jeśli chodzi o sam import, to czas kopiowania zdjęć to sekunda lub dwie, a reszta to czas spędzony na generowaniu podglądów 1:1. Nie wiem, dlaczego te teraz tworzone są ekstremalnie szybko, ale to miła zmiana.

W przypadku eksportu również mamy gigantyczny skok wydajności – ta bazowa M5-tka z 16 GB RAM-u jest wolniejsza jedynie od M4 Pro (14-/20-core, 48 GB RAM) i M2 Max (12-/38-core, 64 GB RAM).

Szczerze nie wiem jak wytłumaczyć taki skok.

Podsumowanie

Konstrukcyjnie komputer jest prawie taki sam, jak poprzednia generacja. Jedyna różnica, którą dostrzegłem, to bardziej głuchy dźwięk pracy Taptic Engine w Trackpadzie. Nie wiem skąd ta zmiana – czekam tutaj na rozbiórkę przez iFixit, aby zobaczyć – ale wiem, że coś się zmieniło. Może to być kwestia akurat mojego egzemplarza, ale pracuję na MacBookach Pro z tej generacji konstrukcyjnej codziennie, a w temacie klawiatury i Trackpada jestem wyczulony.

W każdej innej kwestii wydajności nowy MacBook Pro z M5 przeskoczył moje oczekiwania. Nie mam niestety możliwości sprawdzenia, ile z tej wydajności leży u stóp Adobe – być może piekło zamarzło i to oni zoptymalizowali swój software – ale realnie spodziewam się, że to jednak poprawki sprzętowe.

Ale żeby aż takie?!

Czekam niecierpliwie na M5 Pro i M5 Max, aby móc tę rodzinę jakoś rozszyfrować i skategoryzować względem poprzedników.

Jeśli ktoś szuka teraz nowego Maca do kupienia, to poczekałbym od debiutu rodziny M5 Pro i M5 Max, bo już nie wiem czego się spodziewać, po tym jak bazowe M5 pobiło M4 Max w niektórych benchmarkach…