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Mac Studio M5 Ultra(メモリ256GB・SSD 2TB)

向いている人: 235B級のMoE型を1台で動かせる。帯域1.2TB/sはRTX 4090を上回る。個人で持てる上限

  • できる合うAI 13/16・合う仕事 6/8(内訳)
  • まず試すGPT-OSS-Swallow 120B 6bit(Q6_K)・約76 tok/s推定
  • 足りないStable Diffusion / SDXL(CUDA前提のツールが多くMacは不向き)・FLUX / 高品質画像生成(CUDA前提のツールが多くMacは不向き)・ほか1

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検索結果に同クラスの機種が並びます。メモリとSSDの容量を見て選ぶのが確実です。

30コアCPU目安
256GBユニファイドメモリ
統合GPUGPUはメモリ共有
2TBSSD
最適常時稼働

なぜこの構成なのか

個人が手を出せる上限です。ユニファイドメモリ256GB(実効192GB)と帯域1.2TB/sで、Qwen3 235B-A22Bのような巨大なMoEモデルが1台で動きます。帯域はRTX 4090(1,008GB/s)を上回り、前世代のM3 Ultra(800GB/s)から5割増。

チームのローカルLLMサーバとして、あるいは研究用途で、クラウドに出せないデータを大型モデルで扱う必要がある場合の選択肢です。なお前世代のM3 Ultraは256GB・512GB構成がAppleの販売終了になっており、新品でこの容量を買えるのはM5 Ultraだけになりました。

避けたい似た構成

170万円級の投資なので、まず「その大きさのモデルが本当に要るか」を検証してください。当サイトのモデル別ページで比べると、27〜32Bと235Bの差が用途に見合うケースは限られます。クラウドAPIの従量課金と比較して、月額何十万円分使うのでなければ回収できません。96GB構成(95万円)から256GBへの上げ幅が72万円と大きいので、128GBで足りるならMac Studio M5 Maxのほうが半額以下で済みます。

拡張性と寿命

長く使えますが、この価格帯ではクラウドGPUのレンタルとの比較が常につきまといます。「データを外に出せない」という制約が明確にある場合にだけ、投資として成立します。中古市場に前世代のM3 Ultra 256GBが出てくれば、帯域800GB/sで同じ容量が安く手に入る可能性はありますが、供給が絞られた構成なので数は期待できません。

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この1台でできること

足りないAI(3)と理由

この1台で動くローカルモデル(Apple M5 Ultra(256GB)として計算)

4bit以上でメモリに収まるモデルから抜粋。速度は推定(この機種の全モデル一覧)。

まず試すなら: GPT-OSS-Swallow 120B(6bit(Q6_K)・必要120GB・約76 tok/s推定)。gpt-oss-120bに日本語を追加学習したMoE。Mac 96GB以上向け

モデル量子化必要判定推定速度
Gemma 3 270M8bit(Q8_0)0.8GB快適約2280 tok/s推定
Qwen2.5 0.5B8bit(Q8_0)1.1GB快適約1210 tok/s推定
Qwen3.5 0.8B8bit(Q8_0)1.4GB快適約790 tok/s推定
Gemma 3 1B8bit(Q8_0)1.6GB快適約640 tok/s推定
Sarashina2.2 0.5B8bit(Q8_0)1.8GB快適約640 tok/s推定
Qwen3 0.6B8bit(Q8_0)2.0GB快適約630 tok/s推定
LFM2.5 1.2B JP8bit(Q8_0)1.8GB快適約540 tok/s推定
Llama 3.2 1B8bit(Q8_0)2.0GB快適約480 tok/s推定
EXAONE 4.0 1.2B8bit(Q8_0)2.3GB快適約440 tok/s推定
TinySwallow 1.5B8bit(Q8_0)2.3GB快適約400 tok/s推定
RakutenAI-2.0 mini8bit(Q8_0)2.4GB快適約390 tok/s推定
Sarashina2.2 1B8bit(Q8_0)2.6GB快適約380 tok/s推定

代表的なモデルはどれくらいで動くか

よく使われる5本について、この構成(Apple M5 Ultra(256GB)として計算)での必要メモリと推定速度です。速度はメモリ帯域幅からの計算値で、実測ではありません。

モデルパラメータ必要メモリ判定推定速度
Qwen3 8B8.19B10.0GB快適約76 tok/s推定
Gemma 3 12B11.77B13GB快適約54 tok/s推定
Gemma 3 27B27.01B29GB快適約24 tok/s推定
gpt-oss-20b20.91B12GB快適約190 tok/s推定
Llama 3.3 70B70.55B75GB実用約9.2 tok/s推定

この構成でどの仕事が回るか

「AIにさせたい仕事」の側から見て、この構成が要件を満たすかどうかです。8種類のうち6件が回り、2件は足りません。

仕事この構成では足りないもの
文章・資料・メール作成快適—
プログラミング・開発快適—
自動タスク・エージェントの常時運用快適—
イラスト・画像生成動かないCUDA前提のツールが多くMacは不向き
動画生成・編集動かないCUDA前提のツールが多くMacは不向き
議事録・文字起こし快適—
データ分析・Excel/Python快適—
社内文書の検索・要約(ローカルRAG)快適—

足りない用途をこの1台でまかなうなら、イラスト・画像生成の要件を満たす構成まで上げる必要があります。イラスト・画像生成のページに、その要件を満たす構成を並べています。

この構成の余力と、足りなくなったとき

収録している204モデルのうち、この構成のユニファイドメモリに4bit以上の量子化で収まるのは198本です。収まらないもののうち、いちばん惜しいのはKimi K2.6で、ユニファイドメモリがあと約137GB足りません。

あと少しで収まらないモデルパラメータ必要不足
Kimi K2.61026.41B329GB137GB
GLM-5.3753.86B352GB160GB
RakutenAI-3.0 671B-A37B671.03B390GB198GB

ユニファイドメモリを一段上の512GB(例: Apple M3 Ultra(512GB))にすると、収まるモデルは5本増えて203本になります。逆に一段下の192GBだと6本減ります。Macのユニファイドメモリはあとから変更できないので、この差は購入時にしか埋められません。

同じ価格帯で選べる他の形

目安価格が近い、別の形(ノート・BTO・自作・Mac・常時稼働)の構成です。同じ金額でも、形が変わるとできることが変わります。

構成形向いている人目安
近い価格帯の他の形はありません

同じ形の他の構成

構成向いている人目安
Mac mini M4(メモリ24GB・SSD 512GB)最安で「クラウドAI+8〜14BのローカルLLM」。Claude Codeは1エージェントまで。静音・省電力で常時稼働にも14〜17万円
Mac mini M4 Pro(メモリ48GB・SSD 1TB)30BクラスのローカルLLMとエージェント並列運用を1台で。コスパの中心30〜36万円
Mac mini M4 Pro(メモリ64GB・SSD 1TB)70BクラスのローカルLLMまで。同じ価格帯のGeForce機より大きいモデルまで動く36〜42万円
Mac Studio M4 Max(メモリ128GB・SSD 2TB)gpt-oss-120bやQwen3.5 122Bがメモリに収まり、帯域546GB/sで実用的な速さが出る。個人向けローカルLLMの本命62〜72万円