M5 Ultra Mac Studioレビュー：ローカルAIエージェントのための夢のマシン

macOS 27：MacStoriesレビュー OS 27レビュー エクストラ：電子書籍、ショートカット、iOSおよびiPadOS 27レビューの作成 iOSおよびiPadOS 27：MacStoriesレビュー M5 Ultra Mac Studio。 過去数日間、私は（現時点で）最高級のM5 Ultra Mac Studioを256GBのRAMでテストしてきました。結論から言いましょう。M5 Ultra Mac Studioは、ローカルAIエージェントのための夢のマシンです。このコンピュータは、追加のクラウドコストなしで、ローカルモデルで動作するパーソナルアシスタントを優れたパフォーマンスで実行することを可能にします。OpenClawやHermes Agentをローカルモデルでテストすることに懐疑的だった人も、それらがクラウドモデルの知能や速度に遠く及ばないと考えていた人も、このMacを使えば考えが変わるでしょう。 先週木曜日から、私はこのMac Studioを、512GBのRAMを搭載した前世代のM3 Ultra、そしてRTX 5090を搭載した私のデスクトップゲーミングPCと比較してきました。そのサイズ、価格、熱性能、そしてAppleのユニファイドメモリへのアプローチを考えると、M5 Ultra Mac Studioは、ローカルで動作するモデルとその現在可能にすることについて、私の考え方を根本的に変えました。もちろん、5090はより高いメモリ帯域幅のおかげで、M5 Ultraよりも優位性があります。しかし、私のPCビルドの巨大なサイズ、そしてその熱と騒音を考慮すると、私はいつでもM5 Ultra Mac Studioを選びます。さらに、それはMacであり、見た目が良く、使い勝手の良いオペレーティングシステムと、活気のあるアプリエコシステムを備えています。（Windowsファンの方、ごめんなさい、Microsoftのソフトウェアには決して同情しません。） この記事で詳しく説明しますが、最新のQwen3.8-Flash-NextモデルをM5 Ultra Mac Studioで実行するのは非常に快適で高速だったので、iOSとHermes Agentの両方でデフォルトにしました。そうです、私が最もよく使うパーソナルアシスタントは、Siri AIよりも頻繁に、Mac Studio上でローカルに動作するモデルによって完全に動かされています。さらに、M5 Ultraのより高速なGPUと高いメモリ帯域幅のおかげで、これらのエージェントはより迅速に応答を開始し、より大きなコンテキストウィンドウでも高速を維持し、セッションが大きくなっても速度が低下することなく、長くて複数ターンのループを実行できます。このため、私はMac上のCodexアプリでもローカルモデルを使用しています。メインスレッドとして、またはGPT-6 Astraによってオーケストレーションされたサブエージェントとして、そしてその使用体験は素晴らしいものでした。 M5 Ultra Mac StudioでCodexで実行されているローカルサブエージェント。 まず最初に断っておきますが、私はAI開発者ではありません。モデルのトレーニングやファインチューニングは行いません。私は根っからのいじくり屋で、1年以上ローカルAIモデルをいじり回しています。この夏、私は取り組んでいた大きなプロジェクトのためにローカルAIにすべてを賭けました。そのプロジェクトについては、次のセクションで説明します。この記事の目的は、私が4日間にわたって実行した（多くの）テストに基づいた数値と視覚化、そして私のワークフローに適用されるローカルAIの実用的なユースケースと、MacStoriesのために物事をどのように進めているかの説明を組み合わせたものを提供することです。では、始めましょう。 なぜローカルAIなのか？ まず、クラウドの最先端モデルの方が優れており、しばしば高速であるのに、なぜローカルAIにこだわるのかという疑問に答えましょう。それはもっともな質問です。これらのモデルを実行するには高価なハードウェアが必要であり、投資を回収する頃には、最も高価なAnthropicサブスクリプションを数年間使用でき、それでもお金を節約し、より優れたパフォーマンスを得られたでしょう。 この質問に対する答えは人それぞれでしょう。一部の人は、プライバシーのためにローカルモデルを使用すると言うかもしれません。機密データやドキュメントについては、外部クラウドにアップロードするよりも、ローカルの知能に依存する方が良いと考えています。他の人は、それが単にかっこいいと主張するかもしれません。私もそれに同意します。一部の人にとっては、仕事関連のタスクです。AI開発者であれば、独自のアダプターをトレーニングしたり、モデルをファインチューニングしたりするための優れたローカルセットアップを持つことは理にかなっています。私にとって、ローカルAIへの旅は、「クール、なぜやらないの？」という要因と、プライバシーとコストに関する考慮事項の組み合わせによって特徴づけられてきました。 今週後半にClub MacStoriesのメンバーと共有する予定ですが、この夏のiOSおよびiPadOS 27レビューのための私のリサーチとライティングのセットアップは、ローカルAIによって動かされ、可能になりました。6月、私はiOSおよびiPadOS 27に関連する数百のノート、セッション、PDFドキュメント、クリップされたウェブページ、そしてレビューの章を整理するために、Deskという内部アプリを作成しました。プロセスの終わりまでに、プロジェクトは310のドキュメントで構成されていました。 Deskでは、DeepSeek V4 Flashをベースにしたエージェントのチームと、PDF用のolmOCRが、99日間24時間体制で稼働し、以下のタスクを実行しました。 お気に入りのWWDCセッションの文字起こし（要約とLLM処理を使用） クリップされたウェブページ、セッション、PDFガイド、および自身のノートからiOSおよびiPadOS 27の機能を抽出 異なるソース間で機能をクロスリファレンスし、どの機能がレビューのどの章に属するかを追跡 アップロードしたスクリーンショットから機能とバグを抽出 Notion APIと連携してすべてを複数のデータベースに整理 私がiOS 27レビューに使用した、Notion APIとローカルAIで動作するアプリ、Deskのビューの一つ。ローカルAIエージェントは私のカスタムDeskアプリで実行されます。 6月初旬にこのセットアップの作業を開始したとき、この種の常時稼働、永続的なバックグラウンドタスクのためにOpenAIまたはAnthropicのAPIに依存することは、控えめに言っても費用がかかりすぎるとすぐに気づきました。そこで、ローカルAIに切り替えました。その結果が、MacStoriesで読めるiOSおよびiPadOS 27レビューです。それはすべて、私、昔ながらの人間によって書かれました。しかし、リサーチスタック全体、ノート間のディープリンク、そして新機能やベータ版の追跡はすべて、Mac Studio上でローカルに動作する私のエージェントによって実行され、総コストは0ドルでした。 これがクールではない、または探求すべき強力なコンセプトではないと思うなら、この記事はおそらくあなた向けではありません。そして、それは理解できます。これらのモデルを扱うのは面倒で、（正当にも）単に20ドルを払ってClaude Coworkを使いたい人には決して勧められないことです。この種のセットアップは、現時点では定義上、AIワークフローの最先端です。しかし、スペクトルの反対側にいる人、そしてこの種のものがクールだと思う人にとっては…お伝えしましょう。M5 Ultra Mac Studioは、MLXで動作するローカルモデルのパフォーマンスにおいて、飛躍的な進歩を遂げており、それを証明するいくつかの例があります。 プロンプト処理と生成のための飛躍 発表と私の初期の報道でご覧になったかもしれませんが、M5 Ultra Mac Studioは、それが置き換えるM3 Ultraモデルと外見上は同じですが、2つのデュアルダイM5 Maxチップを接続してクアッドダイアーキテクチャを形成する、すべて新しいAppleシリコンアーキテクチャを備えています。これはAppleエコシステムでは初となります。 ローカルAIワークロードに関しては、注意を払うべき2つの領域があります（そして、昨年M5 iPad ProのローカルAIに関する報道以来、私が追跡してきたものです）。GPUとメモリ帯域幅です。M5 Ultraは、80コアの次世代GPUを備えており、各コアにはニューラルアクセラレータが搭載されており、M3 Ultraと比較してAI向けのピークGPUコンピューティング性能を最大4.5倍向上させています。メモリに関しては、Appleのユニファイドメモリアーキテクチャは以前と同様に最大512GBですが（ただし、そのモデルは10月下旬に発売されます）、帯域幅は819GB/sから1.2TB/sへと、M3 Ultraよりも50％増加しました。 これらの数値を念頭に置いて、私はM5 Ultraを512GBのRAMを搭載したM3 Ultraと私のRTX 5090と比較するテストを開始しました。テストの詳細については後述しますが、要するに、M5 Ultraを使用すると、モデルがプロンプトを読み取り、応答を生成し始めるのを待つ時間が大幅に短縮されます。そして、応答が始まると、テキストが表示される速度はM3 Ultraよりもはるかに速くなります。これら2つの改善だけでも、モデルとの高速なイテレーションを必要とする最新のエージェントループ、ひいてはより大きなコンテキストウィンドウを可能にするマシンとなっています。M5 Ultraで動作するエージェントとの日常的な経験では、これらの改善は...