RTX 5090 wygrywa z Apple M5 Max. Dopóki nie zabraknie mu VRAM

NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop GPU to obecnie jeden z najmocniejszych układów graficznych dostępnych w notebookach, ale 24 GB pamięci VRAM, które w grach pozwala swobodnie korzystać z wysokich ustawień graficznych, przy lokalnych modelach AI może okazać się poważnym ograniczeniem. Pokazują to testy przeprowadzone przez Alexa Ziskinda, który zestawił Razer Blade 18 z RTX 5090 z 16-calowym MacBookiem Pro wyposażonym w Apple M5 Max i 128 GB pamięci zunifikowanej.

Jednym z testów był model Qwen3 4B z 4-bitową kwantyzacją oraz długością kontekstu wynoszącą 262 144 tokenów. Przy takich ustawieniach niemal całe 24 GB VRAM zostało zajęte, a RTX 5090 osiągnął 25,28 tokena na sekundę. M5 Max uzyskał w tych samych warunkach 181,40 tokena na sekundę, czyli ponad siedmiokrotnie lepszy rezultat.

RTX 5090 vs układ Apple

Sytuacja zmieniła się po zmniejszeniu długości kontekstu do 68 014 tokenów. RTX 5090 odzyskał wtedy sporą część dostępnej pamięci i przyspieszył do 160,36 tokena na sekundę. M5 Max nadal był szybszy, choć trzeba pamiętać, że porównanie nie odbywało się na identycznym stosie programowym. W Windows wykorzystano LM Studio, natomiast na komputerze Apple zastosowano MLX.

NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop GPU to obecnie jeden z najmocniejszych układów graficznych dostępnych w notebookach, ale 24 GB pamięci VRAM, które w grach pozwala swobodnie korzystać z wysokich ustawień graficznych, przy lokalnych modelach AI może okazać się poważnym ograniczeniem. Pokazują to testy przeprowadzone przez Alexa Ziskinda, który zestawił Razer Blade 18 z RTX 5090 z 16-calowym MacBookiem Pro wyposażonym w Apple M5 Max i 128 GB pamięci zunifikowanej.

Kolejne testy pokazały jednak, że RTX 5090 nie ma problemu z konkurowaniem z M5 Max, dopóki model mieści się w jego pamięci. Przy wykorzystaniu llama.cpp i modeli Gemma 4 12B, Qwen3.5 27B oraz Qwen3.6 35B A3B układ NVIDII wyprzedził M5 Max zarówno podczas przetwarzania promptów, jak i generowania tokenów.

Liczy się nie tylko wydajność

Sama wydajność obliczeniowa GPU nie zawsze jest najważniejsza, ponieważ równie istotna staje się ilość dostępnej pamięci. W porównaniu z 24 GB VRAM RTX 5090, 128 GB zunifikowanej pamięci M5 Max daje MacBookowi znacznie większą swobodę podczas uruchamiania dużych modeli oraz pracy z bardzo długim kontekstem.

Najlepiej widać to przy Qwen3.5 122B. Model jest zbyt wymagający pamięciowo dla RTX 5090, podczas gdy M5 Max był w stanie go uruchomić, wykorzystując około 94 GB RAM. MacBook osiągnął wtedy 139 tokenów na sekundę podczas przetwarzania promptu oraz 47,4 tokena na sekundę podczas generowania odpowiedzi.

Konkluzja

Osoba kupująca laptop przede wszystkim do lokalnej pracy z AI powinna patrzeć nie tylko na moc GPU, ale również na pamięć. RTX 5090 pozostaje mega wydajny, gdy obciążenie mieści się w 24 GB VRAM. Natomiast M5 Max z 128 GB pozwala uruchamiać zadania, które dla mobilnego GeForce'a są już poza zasięgiem.