home.social

#recenzja — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #recenzja, aggregated by home.social.

  1. iSzmata gen 2 – ścierka do czyszczenia 2. generacji od Apple

    Są takie premiery Apple, które zmieniają świat. Macintosh. iPod. iPhone. Apple Watch. Vision Pro.

    A potem pojawia się Apple Polishing Cloth. Ścierka do czyszczenia.

    Produkt tak absurdalny, że gdy Apple wprowadziło go w 2021 za 19 dolarów, internet przez kilka tygodni nie był w stanie zdecydować, czy bardziej chce się z niego śmiać, czy go zamówić. Ostatecznie zrobił jedno i drugie.

    Minęło pięć lat i wydarzyło się coś, czego prawdopodobnie nikt nie miał na swojej karcie bingo na 2026: Apple zaprezentowało iSzmatę drugiej generacji… i, co jeszcze bardziej niepokojące, są między nimi różnice.

    Ścierka do czyszczenia (2021)

    Pierwsza generacja była kwintesencją Apple. Kwadratowy kawałek materiału z zaokrąglonymi rogami. Wytłoczone logo Apple. Miękki materiał. Żadnego Bluetooth. Żadnego USB-C. Żadnego MagSafe.

    Cena – 19 dolarów lub 99 PLN.

    W zamian otrzymywaliśmy możliwość usuwania odcisków palców z ekranu w sposób, który — przynajmniej psychologicznie — wydawał się znacznie bardziej profesjonalny niż używanie koszulki czy rękawa. Wrażenie było trochę jak używanie bardzo małego kawałka Alcantary, który skończył Stanford i pracuje w Cupertino.

    Co najważniejsze, ta ścierka rzeczywiście działała.

    Ścierka do czyszczenia (2026)

    Pięć lat później Apple zrobiło rzecz niezwykle odważną. Usiadło. Spojrzało na szmatkę. I ją przeprojektowało.

    Nowa iSzmata jest nieco ciemniejsza i nieco mniejsza od poprzedniej. W dotyku nowa wersja jest podobno bliższa ściereczce dostarczanej z Vision Pro i ekranami Apple z nanoteksturą. Niestety, ja nie czuję różnicy – ewidentnie nie jestem odpowiednio wykwalifikowany do przeprowadzenia rzetelnego testu.

    Tymczasem, oficjalny opis produktu pozostał właściwie identyczny:

    Ta ściereczka wykonana z miękkiego materiału niepowodującego zarysowań umożliwia bezpieczne i skuteczne czyszczenie wszystkich wyświetlaczy Apple, również tych w wersji nanostrukturalnej.

    Apple nie podało również informacji o stosowanej architekturze włókien, 3-nanometrowego procesu produkcyjnego ani 40-procentowym wzroście wydajności w usuwaniu tłuszczu z kebaba.

    Szkoda.

    Największy upgrade nowej iSzmaty to oczywiście cena. Stara kosztowała 99 PLN, a nowa? 44 PLN!

    Apple… obniżyło… cenę… produktu… O ponad połowę!

    Nie jestem pewien, czy Komisja Europejska jest już poinformowana, ale prawdopodobnie powinna rozpocząć dochodzenie.

    Benchmarki

    Najważniejsze pytanie brzmi oczywiście: czy jest szybsza?

    Nie znalazłem jeszcze odpowiedniego Geekbencha dla tej szmatki, więc musimy oprzeć się na testach praktycznych. I tu rozczarowanie. Obie… czyszczą ekran. Bez zarysowań.

    Kompatybilność

    To tutaj dochodzimy do absolutnie mojego ulubionego fragmentu całego produktu. Apple ma dla iSzmatki oficjalną listę kompatybilności. To jest niesamowite! Bo gdybyście przypadkiem mieli iPhone’a 7 Plus i zastanawiali się:

    Czy mogę przetrzeć jego ekran tą szmatką?

    Apple spieszy z odpowiedzią.

    Tak!

    Ale żeby nie było żadnych wątpliwości, nie wszystko wolno nam ją czyścić. Na liście zgodności – tak, sprawdziłem całość – brakuje:

    • Apple Vision Pro
    • iPod touch – wszystkich generacji
    • iPodów
    • iPhone 4s i starszych
    • iPad 4. generacji i starszych
    • Mac mini – wszystkich generacji
    • Mac Studio – wszystkich generacji
    • Mac Pro – wszystkich generacji
    • starszych MacBooków Air sprzed generacji Retina
    • wiele starszych MacBooków Pro, w tym liczne modele 13″ i 15″
    • wiele starszych iMaców
    • Apple Thunderbolt Display
    • Apple LED Cinema Display
    • starszych Apple Cinema Display
    • AirPods – wszystkich generacji
    • AirPods Pro – wszystkich generacji
    • AirPods Max
    • HomePodów
    • HomePodów mini
    • Apple TV
    • AirTagów
    • Magic Keyboard
    • Magic Mouse
    • Magic Trackpad
    • Apple Pencil
    • Apple (Siri) Remote
    • ładowarek Apple

    Tak, Apple Vision Pro nie znajduje się na oficjalnej liście kompatybilności standardowej iSzmatki. Na szczęście Apple nie pozostawiło Was na pastwę losu – Vision Pro ma własną Apple Vision Pro Polishing Cloth. Tak czy inaczej, wsparcie wsteczne jest imponujące. USB-C może nie pasować do Lightning. Apple Pencil Pro może nie działać ze starszym iPadem.

    Ale szmatka działa.

    Mac Pro, Mac mini i Mac Studio, jak wspominałem, nie znajdują się na liście. Co jest logiczne. Nie mają ekranu. Można oczywiście je wytrzeć ściereczką, ale wtedy zaczynamy używać produktu poza specyfikacją i nie wiem, co na to AppleCare.

    Na serio

    A teraz na serio. To jedyny poważny fragment tej satyry…

    W instrukcji dla Pro Display XDR Apple nakazywało używać wyłącznie dołączonej Apple Polishing Cloth do wersji z nanoteksturą. Dla zwykłego szkła dopuszczało natomiast normalną mikrofibrę i wodę. Powód nie był taki, że zwykła mikrofibra natychmiast uszkadzało szkło. Chodziło o to, że powierzchnia nanoteksturalna była mikroskopijnie nierówna i optycznie bardzo precyzyjna. Niewłaściwa ściereczka albo środek czyszczący mogły potencjalnie:

    • pozostawić włókna, tłuszcz albo osad wewnątrz mikrotekstury,
    • wypolerować lub mechanicznie zmienić część powierzchni,
    • spowodować miejscowe różnice w sposobie rozpraszania światła,
    • zostawić plamy lub smugi, które na matowej powierzchni były trudniejsze do usunięcia niż na zwykłym szkle,
    • w skrajnym przypadku doprowadzić do trwałej, nierównomiernej zmiany wyglądu powierzchni.

    Najgorszym efektem nie musiała więc być rysa. Bardziej prawdopodobny problem to błyszcząca lub inaczej rozpraszająca światło plama na matowym ekranie. Na monitorze referencyjnym za kilka tysięcy dolarów byłoby to szczególnie irytujące, bo nawet niewielka lokalna zmiana charakterystyki powierzchni mogłaby być widoczna przy pracy z obrazem.

    Czy warto zrobić upgrade?

    Jeżeli macie iSzmatę pierwszej generacji, to nie. To jedna z nielicznych sytuacji w ekosystemie Apple, w której naprawdę możecie spokojnie przeczekać generację. Nie dostajecie wyższej częstotliwości odświeżania. Nie ma Apple Intelligence. Nie ma nawet Find My, co akurat byłoby najbardziej przydatną funkcją, jaką Apple mogłoby do tej rzeczy dodać.

    Jeżeli jednak jeszcze jej nie macie, sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Za 44 PLN nowa wersja jest ponad dwa razy tańsza od starej i nadal oficjalnie nadaje się do czyszczenia ekranów z nanoteksturą.

    Czy zwykła dobra ściereczka z mikrofibry też wyczyści większość ekranów? Oczywiście. Czy będzie miała wytłoczone jabłko? No właśnie.

    Pozostaje teraz czekać na Apple Polishing Cloth Pro, która zawiera w sobie nici ze złota, srebra i jedwabiu, skropione łzami jednorożca i posypana sproszkowanym penisem yaka. Cena? Za mniej niż 199 PLN nie biorę!

    #ApplePolishingCloth #pierwszeWrażenia #recenzja #ściereczkaApple #Testy #unboxing #Wideo #wyjmujemyZPudełka
  2. iSzmata gen 2 – ścierka do czyszczenia 2. generacji od Apple

    Są takie premiery Apple, które zmieniają świat. Macintosh. iPod. iPhone. Apple Watch. Vision Pro.

    A potem pojawia się Apple Polishing Cloth. Ścierka do czyszczenia.

    Produkt tak absurdalny, że gdy Apple wprowadziło go w 2021 za 19 dolarów, internet przez kilka tygodni nie był w stanie zdecydować, czy bardziej chce się z niego śmiać, czy go zamówić. Ostatecznie zrobił jedno i drugie.

    Minęło pięć lat i wydarzyło się coś, czego prawdopodobnie nikt nie miał na swojej karcie bingo na 2026: Apple zaprezentowało iSzmatę drugiej generacji… i, co jeszcze bardziej niepokojące, są między nimi różnice.

    Ścierka do czyszczenia (2021)

    Pierwsza generacja była kwintesencją Apple. Kwadratowy kawałek materiału z zaokrąglonymi rogami. Wytłoczone logo Apple. Miękki materiał. Żadnego Bluetooth. Żadnego USB-C. Żadnego MagSafe.

    Cena – 19 dolarów lub 99 PLN.

    W zamian otrzymywaliśmy możliwość usuwania odcisków palców z ekranu w sposób, który — przynajmniej psychologicznie — wydawał się znacznie bardziej profesjonalny niż używanie koszulki czy rękawa. Wrażenie było trochę jak używanie bardzo małego kawałka Alcantary, który skończył Stanford i pracuje w Cupertino.

    Co najważniejsze, ta ścierka rzeczywiście działała.

    Ścierka do czyszczenia (2026)

    Pięć lat później Apple zrobiło rzecz niezwykle odważną. Usiadło. Spojrzało na szmatkę. I ją przeprojektowało.

    Nowa iSzmata jest nieco ciemniejsza i nieco mniejsza od poprzedniej. W dotyku nowa wersja jest podobno bliższa ściereczce dostarczanej z Vision Pro i ekranami Apple z nanoteksturą. Niestety, ja nie czuję różnicy – ewidentnie nie jestem odpowiednio wykwalifikowany do przeprowadzenia rzetelnego testu.

    Tymczasem, oficjalny opis produktu pozostał właściwie identyczny:

    Ta ściereczka wykonana z miękkiego materiału niepowodującego zarysowań umożliwia bezpieczne i skuteczne czyszczenie wszystkich wyświetlaczy Apple, również tych w wersji nanostrukturalnej.

    Apple nie podało również informacji o stosowanej architekturze włókien, 3-nanometrowego procesu produkcyjnego ani 40-procentowym wzroście wydajności w usuwaniu tłuszczu z kebaba.

    Szkoda.

    Największy upgrade nowej iSzmaty to oczywiście cena. Stara kosztowała 99 PLN, a nowa? 44 PLN!

    Apple… obniżyło… cenę… produktu… O ponad połowę!

    Nie jestem pewien, czy Komisja Europejska jest już poinformowana, ale prawdopodobnie powinna rozpocząć dochodzenie.

    Benchmarki

    Najważniejsze pytanie brzmi oczywiście: czy jest szybsza?

    Nie znalazłem jeszcze odpowiedniego Geekbencha dla tej szmatki, więc musimy oprzeć się na testach praktycznych. I tu rozczarowanie. Obie… czyszczą ekran. Bez zarysowań.

    Kompatybilność

    To tutaj dochodzimy do absolutnie mojego ulubionego fragmentu całego produktu. Apple ma dla iSzmatki oficjalną listę kompatybilności. To jest niesamowite! Bo gdybyście przypadkiem mieli iPhone’a 7 Plus i zastanawiali się:

    Czy mogę przetrzeć jego ekran tą szmatką?

    Apple spieszy z odpowiedzią.

    Tak!

    Ale żeby nie było żadnych wątpliwości, nie wszystko wolno nam ją czyścić. Na liście zgodności – tak, sprawdziłem całość – brakuje:

    • Apple Vision Pro
    • iPod touch – wszystkich generacji
    • iPodów
    • iPhone 4s i starszych
    • iPad 4. generacji i starszych
    • Mac mini – wszystkich generacji
    • Mac Studio – wszystkich generacji
    • Mac Pro – wszystkich generacji
    • starszych MacBooków Air sprzed generacji Retina
    • wiele starszych MacBooków Pro, w tym liczne modele 13″ i 15″
    • wiele starszych iMaców
    • Apple Thunderbolt Display
    • Apple LED Cinema Display
    • starszych Apple Cinema Display
    • AirPods – wszystkich generacji
    • AirPods Pro – wszystkich generacji
    • AirPods Max
    • HomePodów
    • HomePodów mini
    • Apple TV
    • AirTagów
    • Magic Keyboard
    • Magic Mouse
    • Magic Trackpad
    • Apple Pencil
    • Apple (Siri) Remote
    • ładowarek Apple

    Tak, Apple Vision Pro nie znajduje się na oficjalnej liście kompatybilności standardowej iSzmatki. Na szczęście Apple nie pozostawiło Was na pastwę losu – Vision Pro ma własną Apple Vision Pro Polishing Cloth. Tak czy inaczej, wsparcie wsteczne jest imponujące. USB-C może nie pasować do Lightning. Apple Pencil Pro może nie działać ze starszym iPadem.

    Ale szmatka działa.

    Mac Pro, Mac mini i Mac Studio, jak wspominałem, nie znajdują się na liście. Co jest logiczne. Nie mają ekranu. Można oczywiście je wytrzeć ściereczką, ale wtedy zaczynamy używać produktu poza specyfikacją i nie wiem, co na to AppleCare.

    Na serio

    A teraz na serio. To jedyny poważny fragment tej satyry…

    W instrukcji dla Pro Display XDR Apple nakazywało używać wyłącznie dołączonej Apple Polishing Cloth do wersji z nanoteksturą. Dla zwykłego szkła dopuszczało natomiast normalną mikrofibrę i wodę. Powód nie był taki, że zwykła mikrofibra natychmiast uszkadzało szkło. Chodziło o to, że powierzchnia nanoteksturalna była mikroskopijnie nierówna i optycznie bardzo precyzyjna. Niewłaściwa ściereczka albo środek czyszczący mogły potencjalnie:

    • pozostawić włókna, tłuszcz albo osad wewnątrz mikrotekstury,
    • wypolerować lub mechanicznie zmienić część powierzchni,
    • spowodować miejscowe różnice w sposobie rozpraszania światła,
    • zostawić plamy lub smugi, które na matowej powierzchni były trudniejsze do usunięcia niż na zwykłym szkle,
    • w skrajnym przypadku doprowadzić do trwałej, nierównomiernej zmiany wyglądu powierzchni.

    Najgorszym efektem nie musiała więc być rysa. Bardziej prawdopodobny problem to błyszcząca lub inaczej rozpraszająca światło plama na matowym ekranie. Na monitorze referencyjnym za kilka tysięcy dolarów byłoby to szczególnie irytujące, bo nawet niewielka lokalna zmiana charakterystyki powierzchni mogłaby być widoczna przy pracy z obrazem.

    Czy warto zrobić upgrade?

    Jeżeli macie iSzmatę pierwszej generacji, to nie. To jedna z nielicznych sytuacji w ekosystemie Apple, w której naprawdę możecie spokojnie przeczekać generację. Nie dostajecie wyższej częstotliwości odświeżania. Nie ma Apple Intelligence. Nie ma nawet Find My, co akurat byłoby najbardziej przydatną funkcją, jaką Apple mogłoby do tej rzeczy dodać.

    Jeżeli jednak jeszcze jej nie macie, sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Za 44 PLN nowa wersja jest ponad dwa razy tańsza od starej i nadal oficjalnie nadaje się do czyszczenia ekranów z nanoteksturą.

    Czy zwykła dobra ściereczka z mikrofibry też wyczyści większość ekranów? Oczywiście. Czy będzie miała wytłoczone jabłko? No właśnie.

    Pozostaje teraz czekać na Apple Polishing Cloth Pro, która zawiera w sobie nici ze złota, srebra i jedwabiu, skropione łzami jednorożca i posypana sproszkowanym penisem yaka. Cena? Za mniej niż 199 PLN nie biorę!

    #ApplePolishingCloth #pierwszeWrażenia #recenzja #ściereczkaApple #Testy #unboxing #Wideo #wyjmujemyZPudełka
  3. Komiks:
    »[Recenzja] „Nikt” Guénaël Grabowski, Philippe Pelaez«

    Opowieść łączy wątki obyczajowe z kryminalnymi, ale najbardziej adekwatnym stwierdzeniem byłoby jednak określenie historii Philippe’a Pelaeza (scenariusz) i Guénaëla Grabowskiego (rysunki) jako kosmiczny thriller. Puste korytarze, mimo wszechobecnych kamer i sprawowanego przez mózg elektroniczny nadzoru, potęgują wrażenie niepewności i zarazem tajemnicy. Kolejne odkrycia, takie jak fragmenty nagrań czy dryfujące skafandry, zamiast zbliżać protagonistę do rozwiązania są wyłącznie przyczyną stawiania następnych pytań...

    fahrenheit.net.pl/komiks/recen

    #Fahrenheit_zin #recenzja #komiks #MaciejTomczak #Nikt #JakubSyty #LostInTime #PhilippePelaez #GuénaëlGrabowski #recenzjakomiksu #IzabelaRutkowska #Personne #DenisBéchu

  4. Komiks:
    »[Recenzja] „Akira i Maniek. Jak pies z kotem” Paweł Ciołkiewicz«

    „Akira i Maniek. Jak pies z kotem” jest zbiorem pięciu krótkich, dwustronicowych epizodów. (...) Proste historie, oparte po części na doświadczeniach autora, a trochę na wyobrażeniach dotyczących zachowania czworonogów, są okraszone subtelnym humorem. Dodatkowo w treści znajdują się nawiązania do różnych motywów popkulturowych.

    fahrenheit.net.pl/komiks/recen

    #Fahrenheit_zin #recenzja #komiks #PawełCiołkiewicz #WydawnictwoKurc #Kurc #recenzjakomiksu #AkiraiManiekJakpieszkotem #StudioLampoSisters #AkiraiManiek #AndrzejLachowicz

  5. 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.

    Blackmagic Disk Speed TestOdczyt w MB/sZapis w MB/sMacBook Air 13,3”
    (late 2020)
    Apple M1
    8-core CPU (4+4)
    8-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB21652716MacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB55917409MacBook Air 13,6”
    (mid 2022)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    8-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB14731714MacBook Pro 14,2”
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    10-core CPU (6+4)
    16-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB3456
    *AmorphousDiskMark3648
    *AmorphousDiskMarkMac Mini
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    12-core CPU (8+4)
    19-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB49456215MacBook Air 15,3”
    (mid 2023)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB30152808Mac Studio
    (mid 2023)
    Apple M2 Max
    12-core CPU (4+4)
    38-core GPU
    64 GB RAM | 2 TB6776
    *AmorphousDiskMark7692
    *AmorphousDiskMarkiMac
    (late 2023)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB29223293MacBook Pro 16,2”
    (late 2023)
    Apple M3 Max
    16-core CPU (12+4)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 8 TB56218244MacBook Air 15,3”
    (early 2024)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB29183400Mac Mini
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    12-core CPU (8p+4e)
    16-core GPU
    24 GB RAM | 512 GB50804090MacBook Pro
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    14-core CPU (10p+4e)
    20-core GPU
    48 GB RAM | 2 TB54196760iMac
    (late 2024)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB30003341MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB2915
    (AmorphousDiskMark: 3228)3293
    (AmorphousDiskMark: 3362)MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    8-core GPU
    16 GB RAM | 256 GB2925
    (AmorphousDiskMark: 2969)2045
    (AmorphousDiskMark: 2076)Mac Studio
    (early 2025)
    Apple M4 Max
    16-core CPU (12p+4e)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 1 TB5052
    (AmorphousDiskMark: 5799)6361
    (AmorphousDiskMark: 7098)MacBook Pro 14”
    (late 2025)
    Apple M5
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB67386540MacBook Neo
    (early 2026)
    Apple A18 Pro
    6-core CPU (2p+4e)
    5-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB15511308MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB1310212854MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB1315712880

    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.

    Nadgryzieni 300
    Large V2 (GGML)Nadgryzieni 447
    Large V2 (GGML)Nadgryzieni 447
    Large V3 Turbo
    (WhisperKit)MacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB01:33
    v6.8 (680)14:56
    v6.8 (680)11:40 / 13:05*
    v12.18.3 (1293)
    *niestandardowy config MacWhisperMacBook Pro 16,2”
    (late 2023)
    Apple M3 Max
    16-core CPU (12+4)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 8 TB00:53
    v6.8 (680)09:03
    v6.8 (680)—MacBook Air 15,3”
    (early 2024)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB01:59
    v7.7 (735)20:18
    v7.7 (735)—Mac Mini
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    12-core CPU (8p+4e)
    16-core GPU
    24 GB RAM | 512 GB1:07
    v10.8.1 (1045)11:01
    v10.8.1 (1045)—MacBook Pro
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    14-core CPU (10p+4e)
    20-core GPU
    48 GB RAM | 2 TB1:04
    v10.8.1 (1045)10:29
    v10.8.1 (1045)—iMac
    (late 2024)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB01:51
    v11.2.1 (1128)17:52
    v11.2.1 (1128)—MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB01:51
    v12.1.1 (1219)19:47
    v12.1.1 (1219)—MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core GPU (4p+6e)
    8-core GPU
    16 GB RAM | 256 GB01:59
    v12.5 (1235)21:06
    v12.5 (1235)—Mac Studio
    (early 2025)
    Apple M4 Max
    16-core CPU (12p+4e)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 1 TB00:40
    v12.5 (1235)06:34
    v12.5 (1235)—MacBook Pro 14”
    (late 2025)
    Apple M5
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB01:23
    v12.18.3 (1293)13:25
    v12.18.3 (1293)06:28
    v12.18.3 (1293)MacBook Neo
    (early 2026)
    Apple A18 Pro
    6-core CPU (2p+4e)
    5-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB4:27
    v13.17 (1402)42:46
    v13.17 (1402)10:47
    v13.17 (1402)MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB0:51
    v13.17 (1402)
    00:54
    v13.18 (1403)8:08
    v13.17 (1402)
    08:09
    v13.18 (1403)7:18
    v13.17 (1402)
    7:08
    v13.18 (1403)
    2:19*
    v13.18 (1403)MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB0:33
    v13.17 (1402)
    0:33
    v13.18 (1403)5:25
    v13.17 (1402)
    05:28
    v13.18 (1403)7:18
    v13.17 (1402)
    7:16
    v13.18 (1403)
    2:12*
    v13.18 (1403)

    *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

    Easy
    ProRes 422Easy
    H.264Hardcore
    ProRes 4444Hardcore H.265NLEstation 2020
    Core i9-9900K 3,6 GHz (8-core, 16-thread)
    AMD 5700 XT
    64 GB RAM131,30 s295,25 s192,49 s—MacBook Pro 13″
    (late 2016)
    Core i5 2,0 GHz (2-core, 4-thread)
    HD Graphics 530
    16 GB | 256 GB682,99 s553,43 s1440,18 s—MacBook Air 13″
    (late 2020)
    Apple M1
    8-core CPU (6+2)
    7-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB141,61 s401,23 s287,44 s—MacBook Pro 16,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB50,21 s235,91 s119,40 s—MacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB49,03 s235,40 s119,34 s—MacBook Air 13,6”
    (mid 2022)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    8-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB192,29 s260,21 sDNF—MacBook Pro 14,2”
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    10-core CPU (6+4)
    16-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB56,55 s244,61 s112,40 s—Mac Mini
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    12-core CPU (8+4)
    19-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB47,88 s241,43 s107,51 s—MacBook Air 15,3”
    (mid 2023)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB90,77 s259,90 s133,41 s—Mac Studio
    (mid 2023)
    Apple M2 Max
    12-core CPU (4+4)
    38-core GPU
    64 GB RAM | 2 TB24,30 s129,30 s48,38 s—iMac
    (late 2023)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB61,97 s250,84 s131,50 s—MacBook Pro 16,2”
    (late 2023)
    Apple M3 Max
    16-core CPU (12+4)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 8 TB27,93 s126,97 s52,42 s—MacBook Air 15,3”
    (early 2024)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB88,68 s257,68 s139,95 s—Mac Mini
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    12-core CPU (8p+4e)
    16-core GPU
    24 GB RAM | 512 GB47,30 s188,06 s95,22 s—MacBook Pro
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    14-core CPU (10p+4e)
    20-core GPU
    48 GB RAM | 2 TB32,30 s188,17 s53,40 s—iMac
    (late 2024)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB109,71 s195,28 s129,12 s—MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB109,72 s196,49 s129,11 s—MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core GPU (4p+6e)
    8-core GPU
    16 GB RAM | 256 GB117,68 s195,33 s128,17 s216,85 sMac Studio
    (early 2025)
    Apple M4 Max
    16-core CPU (12p+4e)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 1 TB19,50 s111,78 s30,97 s100,94 sMacBook Pro 14,2”
    (late 2025)
    Apple M5
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB42,59 s169,31 s89,54 s175,54 sMacBook Neo
    (early 2026)
    Apple A18 Pro
    6-core CPU (2p+4e)
    5-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB110,58 s248,02 s210,84 s312,07 sMacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB26,72 s162,46 s42,77 s179,99 sMacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB23,17 s96,98 s35,60 s92,96 s

    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

    1. Zdjęć miałem 271, były w formacie RAW i zajmowały ok. 24 GB na karcie SanDisk Extreme Pro 256 GB, która według producenta zapewnia odczyt i zapis w rejonie 95 MBps.
    2. LR Import v1: Test importu polegał na kopiowaniu zdjęć z karty SD na SSD (lub HDD) i jednoczesnym tworzeniu podglądu RAW-ów w 1:1.
      LR Import v2: Test importu polegał na dodaniu zdjęć z SSD komputera do biblioteki Lightroom z opcją Kopiuj z jednoczesnym tworzeniu podglądu RAW-ów w 1:1.
    3. Test eksportu polegał na eksporcie zdjęć z SSD na SSD, w sRGB, z wyostrzaniem „standard”, w oryginalnej rozdzielczości.

    LR Import v1 i v2 – Wyniki

    LR ImportCzasNLEstation 2014 (import na HDD)16:22NLEstation 2014 (import na SSD)14:56NLEstation 2020 (import na SSD)6:12MacBook Pro 16,2” (import na SSD)
    Core i7 2,6 / 4,5 GHz
    (late 2019)10:28MacBook Air (import na SSD)
    Core i3 1,1 / 3,2 GHz
    (early 2020)31:03MacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB5:06,31 (bez pełnej akceleracji)
    5:04,13 (z pełną akceleracją)
    MacBook Air 13,6”
    (mid 2022)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    8-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB9:26MacBook Pro 14,2”
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    10-core CPU (6+4)
    16-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB5:01,25Mac Mini
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    12-core CPU (8+4)
    19-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB4:23,19MacBook Air 15,3”
    (mid 2023)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB8:02,96Mac Studio
    (mid 2023)
    Apple M2 Max
    12-core CPU (4+4)
    38-core GPU
    64 GB RAM | 2 TB4:35,38Poniższej wyniki LR Import v2 ⬇️ nie porównywać z v1 powyżej!LR Import v2CzasiMac
    (late 2023)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB6:28,11MacBook Pro 16,2”
    (late 2023)
    Apple M3 Max
    16-core CPU (12+4)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 8 TB2:18,56MacBook Air 15,3”
    (early 2024)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB6:53,86Mac Mini
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    12-core CPU (8p+4e)
    16-core GPU
    24 GB RAM | 512 GB3:28,12MacBook Pro
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    14-core CPU (10p+4e)
    20-core GPU
    48 GB RAM | 2 TB2:13,15iMac
    (late 2024)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB5:43,28MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB6:06,40MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core GPU (4p+6e)
    8-core GPU
    16 GB RAM | 256 GB6:13,44Mac Studio
    (early 2025)
    Apple M4 Max
    16-core CPU (12p+4e)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 1 TB2:14,48MacBook Pro 14”
    (late 2025)
    Apple M5
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TBPomiar 1: 1:38,01
    Pomiar 2: 1:20,73
    Pomiar 3: 1:28,35
    Pomiar 4: 1:40,55
    Średnia: 1:31,91MacBook Neo
    (early 2026)
    Apple A18 Pro
    6-core CPU (2p+4e)
    5-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB12:48,71MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB44,44MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB46,65

    LR Export – Wyniki

    LR ExportCzasNLEstation 2014
    (import z HDD na SSD)
    Core i7-4770K26:48NLEstation 2020
    (import z SSD na SSD)
    Core i9-9900K8:45MacBook Pro 16,2”
    (late 2019)
    (import z SSD na SSD)
    Core i7 2,6 / 4,5 GHz21:13MacBook Air
    (early 2020)
    (import z karty SD na SSD)
    Core i3 1,1 / 3,2 GHz28:29MacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB2:11,70MacBook Air 13,6”
    (mid 2022)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    8-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB12:05MacBook Pro 14,2”
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    10-core CPU (6+4)
    16-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB2:54,33Mac Mini
    (early 2023)
    Apple M2 Pro
    12-core CPU (8+4)
    19-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB2:57,17MacBook Air 15,3”
    (mid 2023)
    Apple M2
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TB4:11,43Mac Studio
    (mid 2023)
    Apple M2 Max
    12-core CPU (4+4)
    38-core GPU
    64 GB RAM | 2 TB59,67iMac
    (late 2023)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB3:45,69MacBook Pro 16,2”
    (late 2023)
    Apple M3 Max
    16-core CPU (12+4)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 8 TB2:15,74MacBook Air 15,3”
    (early 2024)
    Apple M3
    8-core CPU (4+4)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 512 GB5:19,08Mac Mini
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    12-core CPU (8p+4e)
    16-core GPU
    24 GB RAM | 512 GB58,91MacBook Pro
    (late 2024)
    Apple M4 Pro
    14-core CPU (10p+4e)
    20-core GPU
    48 GB RAM | 2 TB55,30iMac
    (late 2024)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB2:06,78MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    32 GB RAM | 2 TB2:33,95MacBook Air 13″
    (early 2025)
    Apple M4
    10-core GPU (4p+6e)
    8-core GPU
    16 GB RAM | 256 GB2:50,96Mac Studio
    (early 2025)
    Apple M4 Max
    16-core CPU (12p+4e)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 1 TB31,56MacBook Pro 14”
    (late 2025)
    Apple M5
    10-core CPU (4p+6e)
    10-core GPU
    16 GB RAM | 1 TBPomiar 1: 1:28,75
    Pomiar 2: 1:46,26
    Pomiar 3: 2:06,70
    Pomiar 4: 1:46,98
    Średnia: 1:47,17MacBook Neo
    (early 2026)
    Apple A18 Pro
    6-core CPU (2p+4e)
    5-core GPU
    8 GB RAM | 256 GB10:16,69MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB1:19,78MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB
    1:20,66

    LR Adaptive Color – Wyniki

    LR Adaptive ColorCzasMacBook Pro 14,2”
    (late 2021)
    Apple M1 Pro
    10-core CPU (8+2)
    16-core GPU
    32 GB RAM | 4 TB7:09,53MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Pro
    18-core CPU (6s+12p)
    20-core GPU
    64 GB RAM | 4 TB1:07,26MacBook Pro 16”
    (early 2026)
    Apple M5 Max
    18-core CPU (6s+12p)
    40-core GPU
    128 GB RAM | 4 TB
    1:08,62

    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

    ~/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

    MacBook Pro 14,2” (late 2021) | M1 Pro | 10c CPU (8p+2e) | 16c GPU | 32 GB RAM | 4 TBTest 1 | Prefill (przetwarzanie kontekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sgemma2 27B Q4_K – Medium15.50 GiB27.23 BBLAS,MTL8pp102452.40 ± 0.36gemma2 27B Q4_K – Medium15.50 GiB27.23 BBLAS,MTL8pp409649.52 ± 1.57gemma2 27B Q4_K – Medium15.50 GiB27.23 BBLAS,MTL8pp819247.57 ± 0.08Test 2 | Decode (generowanie tekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sgemma2 27B Q4_K – Medium15.50 GiB27.23 BBLAS,MTL8pp1627.86 ± 0.02gemma2 27B Q4_K – Medium15.50 GiB27.23 BBLAS,MTL8tg5127.01 ± 0.00MacBook Neo (early 2026) | A18 Pro | 6c CPU (4p+2e) | 5c GPU | 8 GB RAM | 256 GBTest 1 | Prefill (przetwarzanie kontekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 3B Q4_K – Medium1.87 GiB3.21 BBLAS,MTL2pp1024201.79 ± 8.94llama 3B Q4_K – Medium1.87 GiB3.21 BBLAS,MTL2pp4096161.59 ± 1.80llama 3B Q4_K – Medium1.87 GiB3.21 BBLAS,MTL2pp8192137.77 ± 1.14Test 2 | Decode (generowanie tekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 3B Q4_K – Medium1.87 GiB3.21 BBLAS,MTL2pp1692.32 ± 3.88llama 3B Q4_K – Medium1.87 GiB3.21 BBLAS,MTL2tg51219.85 ± 0.11MacBook Pro 16” (early 2026) | M5 Pro | 18c CPU (6s+12p) | 20c GPU | 64 GB RAM | 4 TBTest 1 | Prefill (przetwarzanie kontekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp1024107.72 ± 0.88llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp4096100.90 ± 0.67llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp819290.26 ± 1.31Test 2 | Decode (generowanie tekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp1647.82 ± 0.04llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6tg5126.46 ± 0.01MacBook Pro 16” (early 2026) | M5 Max | 18c CPU (6s+12p) | 40c GPU | 128 GB RAM | 4 TBTest 1 | Prefill (przetwarzanie kontekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp1024186.11 ± 6.16llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp4096160.52 ± 2.53llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp8192133.85 ± 4.05llama ?B Q4_K – Medium68.19 GiB122.61 BBLAS,MTL6pp102498.27 ± 2.55llama ?B Q4_K – Medium68.19 GiB122.61 BBLAS,MTL6pp409681.64 ± 1.00llama ?B Q4_K – Medium68.19 GiB122.61 BBLAS,MTL6pp819274.11 ± 0.25Test 2 | Decode (generowanie tekstu)modelsizeparamsbackendthreadstestt/sllama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6pp1677.82 ± 2.54llama 70B Q4_K – Medium39.59 GiB70.55 BBLAS,MTL6tg5129.97 ± 0.40llama ?B Q4_K – Medium68.19 GiB122.61 BBLAS,MTL6pp1646.13 ± 0.48llama ?B Q4_K – Medium68.19 GiB122.61 BBLAS,MTL6tg5126.02 ± 0.14

    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.

    Metryka (Llama 70B)M5 Pro (64 GB)M5 Max (64 GB)Skok wydajnościPrefill (1024 tokenów)107.72 t/s186.11 t/s+72%Prefill (8192 tokenów)90.26 t/s133.85 t/s+48%Decode (Generowanie)6.46 t/s9.97 t/s+54%

    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:

    1. M5 Pro (64 GB) to najbardziej opłacalna i „rozsądna” stacja robocza. Uruchamia modele z najwyższej półki (70B) z prędkością 6.5 t/s, co gwarantuje pełną produktywność przy mniejszym zużyciu energii i prawdopodobnie lżejszej obudowie.

    2. M5 Max (64 GB) to maszyna dla osób nastawionych na bezkompromisowy czas reakcji. Różnica między 6.5 a 10 tokenami na sekundę w modelu 70B jest bardzo odczuwalna podczas interaktywnego kodowania na żywo lub generowania długich, złożonych raportów.

    3. M5 Max (128 GB) nie służy do bicia rekordów szybkości, ale do przesuwania granic możliwości. Kupuje się go po to, by mieć dostęp do modeli analitycznych i rozumujących wielkości powyżej 100 miliardów parametrów. Wynik ~6 t/s udowadnia, że ten układ bez problemu zamienia potężnego laptopa w pełni prywatne centrum analizy danych.

    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

    #hardware #iMagMark #M5Max #Mac #MacBookPro #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy
  6. Nowy Samsung OLED S95F rzuca wyzwanie słońcu

    Samsung oficjalnie zaprezentował swój najnowszy flagowy telewizor OLED, model S95F. Urządzenie łączy w sobie matrycę QD-OLED trzeciej generacji z zaawansowanym procesorem opartym na sztucznej inteligencji, celując w gusta najbardziej wymagających kinomanów i graczy.

    Kluczową cechą nowego modelu ma być przełamanie dotychczasowych barier jasności w telewizorach z organicznymi diodami. Otóż głównym atutem modelu S95F jest jego zdolność do osiągnięcia bardzo wysokiej jasności, sięgającej według producenta nawet 2000 nitów. To wartość absolutnie rekordowa dla matryc z organicznymi elementami emitującymi światło.

    Tak wysoka luminancja jest zdaniem producenta zasługą zastosowania panelu QD-OLED trzeciej generacji. W praktyce ma to zapewnić spektakularne efekty HDR, z wyraźnymi detalami zarówno w najciemniejszych, jak i najjaśniejszych partiach obrazu. Samsung zadbał również o komfort oglądania w nasłonecznionych pomieszczeniach, stosując specjalną powłokę Glare-Free, której zadaniem jest skuteczna eliminacja refleksów świetlnych i odbić otoczenia na ekranie.

    Sercem telewizora jest procesor AI NQ4 Gen3, który wykorzystuje 128 sieci neuronowych do analizy i optymalizacji obrazu oraz dźwięku w czasie rzeczywistym. Odpowiada on m.in. za inteligentne skalowanie treści do rozdzielczości zbliżonej do 4K, poprawę płynności ruchu w dynamicznych scenach oraz dostosowywanie kontrastu. Telewizor może się także pochwalić niemal pełnym pokryciem palety barw DCI-P3 (99,99%) oraz certyfikatem „Zweryfikowane przez PANTONE”, co gwarantuje wierne odwzorowanie ponad 2000 kolorów z palety PANTONE i 110 odcieni skóry. W kwestii audio, urządzenie wyposażono we wbudowany system głośników 4.2.2 zgodny z Dolby Atmos.

    Samsung nie zapomniał o graczach. Model S95F oferuje parametry zbliżone do monitorów gamingowych z najwyższej półki, w tym obsługę rozdzielczości 4K przy odświeżaniu 165 Hz, technologie VRR, FreeSync Premium Pro i wsparcie dla Nvidia G-Sync. Całość uzupełnia smukła konstrukcja o grubości zaledwie 11 mm oraz moduł One Connect, który pozwala ukryć wszystkie przewody w zewnętrznej skrzynce. Telewizorem zarządza system Tizen OS, dla którego producent zapewnia do 7 lat aktualizacji.

    Nowy model S95F zapowiada się na kompleksowe centrum domowej rozrywki, które ma sprostać oczekiwaniom zarówno fanów filmów i seriali, jak i zapalonych graczy.  A jeżeli chcielibyście przeczytać, jaki naprawdę jest topowy OLED Samsunga, zachęcam do lektury recenzji Pawła Okopienia w najnowszym, wrześniowym wydaniu iMagazine.

    iMagazine 9/2025 – Co wspólnego ma ze sobą Pixel i iPhone?

    #165Hz #4k #AI #gaming #GlareFree #news #QDOLED #recenzja #S95F #Samsung #SamsungOLED #SmartTV #sztucznaInteligencja #telewizor #telewizorOLED #TizenOS