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。
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。
この1台でできること
合うAI
足りないAI(3)と理由
- 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
- 動画生成AI(Wan / Hunyuan / LTX): CUDA前提のツールが多くMacは不向き
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 270M | 8bit(Q8_0) | 0.8GB | 快適 | 約2280 tok/s推定 |
| Qwen2.5 0.5B | 8bit(Q8_0) | 1.1GB | 快適 | 約1210 tok/s推定 |
| Qwen3.5 0.8B | 8bit(Q8_0) | 1.4GB | 快適 | 約790 tok/s推定 |
| Gemma 3 1B | 8bit(Q8_0) | 1.6GB | 快適 | 約640 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 0.5B | 8bit(Q8_0) | 1.8GB | 快適 | 約640 tok/s推定 |
| Qwen3 0.6B | 8bit(Q8_0) | 2.0GB | 快適 | 約630 tok/s推定 |
| LFM2.5 1.2B JP | 8bit(Q8_0) | 1.8GB | 快適 | 約540 tok/s推定 |
| Llama 3.2 1B | 8bit(Q8_0) | 2.0GB | 快適 | 約480 tok/s推定 |
| EXAONE 4.0 1.2B | 8bit(Q8_0) | 2.3GB | 快適 | 約440 tok/s推定 |
| TinySwallow 1.5B | 8bit(Q8_0) | 2.3GB | 快適 | 約400 tok/s推定 |
| RakutenAI-2.0 mini | 8bit(Q8_0) | 2.4GB | 快適 | 約390 tok/s推定 |
| Sarashina2.2 1B | 8bit(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 8B | 8.19B | 10.0GB | 快適 | 約76 tok/s推定 |
| Gemma 3 12B | 11.77B | 13GB | 快適 | 約54 tok/s推定 |
| Gemma 3 27B | 27.01B | 29GB | 快適 | 約24 tok/s推定 |
| gpt-oss-20b | 20.91B | 12GB | 快適 | 約190 tok/s推定 |
| Llama 3.3 70B | 70.55B | 75GB | 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 K2.6 | 1026.41B | 329GB | 137GB |
| GLM-5.3 | 753.86B | 352GB | 160GB |
| RakutenAI-3.0 671B-A37B | 671.03B | 390GB | 198GB |
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 |