home.social

#sprzet — Public Fediverse posts

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

fetched live
  1. Poznaj 10 kieszonkowych narzędzi prawdziwego hackera! Bez ściemy i lukru

    Hollywood zrobił hackerom dobrą i złą reklamę. Dobrą, bo chyba każdy kojarzy scenę, w której ktoś wpina niepozorny gadżet do komputera, odczekuje 13 sekund i przejmuje całą infrastrukturę. Złą, bo w prawdziwym świecie urządzenie nie „hackuje wszystkiego”. Zawsze wykorzystuje konkretny protokół, błędne założenie projektowe albo źle skonfigurowane urządzenie. TLDR: Przykładowo,...

    #Aktualności #Teksty #BashBunny #Flipper #Hackrf #Hak5 #Hakerzy #Kieszonkowe #Raspberry #RubberDucky #Sprzęt #Szkolenie

    sekurak.pl/poznaj-10-kieszonko

  2. Poznaj 10 kieszonkowych narzędzi prawdziwego hackera! Bez ściemy i lukru

    Hollywood zrobił hackerom dobrą i złą reklamę. Dobrą, bo chyba każdy kojarzy scenę, w której ktoś wpina niepozorny gadżet do komputera, odczekuje 13 sekund i przejmuje całą infrastrukturę. Złą, bo w prawdziwym świecie urządzenie nie „hackuje wszystkiego”. Zawsze wykorzystuje konkretny protokół, błędne założenie projektowe albo źle skonfigurowane urządzenie. TLDR: Przykładowo,...

    #Aktualności #Teksty #BashBunny #Flipper #Hackrf #Hak5 #Hakerzy #Kieszonkowe #Raspberry #RubberDucky #Sprzęt #Szkolenie

    sekurak.pl/poznaj-10-kieszonko

  3. Czy Apple Glasses bez kamery mają sens? Prywatność stawia Apple przed trudnym wyborem

    Prace nad smart okularami Apple od dawna budzą emocje w branży technologicznej, ale najnowsze doniesienia wskazują na poważny dylemat koncernu z Cupertino.

    Według informacji ujawnionych przez agencję Bloomberg firma rozważa debiut swojego urządzenia bez wbudowanego aparatu i funkcji nagrywania wideo, by uniknąć kontrowersji wokół ochrony prywatności. Pozbawienie inteligentnych okularów obiektywu może jednak odebrać im funkcję, którą wielu użytkowników obecnych smart okularów uznaje za kluczową.

    Prywatność jako wizerunkowy fundament Apple

    Ochrona danych użytkowników stanowi kluczowy element strategii wizerunkowej Apple. Firma wyznacza rynkowe standardy, przetwarzając operacje sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniu, a w przypadku obliczeń chmurowych stosując architekturę Private Cloud Compute. W przypadku noszonych akcesoriów optycznych technologia zderza się jednak z wyzwaniami społecznymi.

    Smart okulary wyposażone w kamery od dawna wywołują obawy:

    • doświadczenia z Google Glass: pierwsi użytkownicy eksperymentalnego projektu sprzed lat szybko zyskali pejoratywne miano Glassholes, a sprzęt ostatecznie wycofano z rynku konsumenckiego,
    • kontrowersje wokół Ray-Ban Meta: możliwość dyskretnego nagrywania osób w przestrzeni publicznej bez ich zgody spotkała się z krytyką ze strony obrońców praw do prywatności,
    • analiza nagrań przez ludzi: wątpliwości budziło również przekazywanie fragmentów wideo do weryfikacji przez zewnętrznych analityków w celu szkolenia modeli AI.

    W tym kontekście decyzja Apple o ewentualnym usunięciu aparatów z pierwszej generacji urządzenia wydaje się chęcią uniknięcia wizerunkowych kryzysów.

    Aparat w okularach: kluczowa funkcja czy zbędny dodatek?

    Rezygnacja z modułu optycznego ma jednak swoją drugą stronę. W analizie opublikowanej na łamach serwisu 9to5Mac redaktor Ben Lovejoy zwraca uwagę, że z jego perspektywy to właśnie możliwość natychmiastowego rejestrowania materiałów z perspektywy pierwszej osoby (POV) bywa w praktyce głównym powodem noszenia takiego sprzętu.

    Inne funkcje inteligentnych okularów rzadko stanowią jedyny powód zakupu:

    • pytania do sztucznej inteligencji: rozpoznawanie obiektów i analiza otoczenia przez AI robią wrażenie na początku, ale rzadko wymuszają codzienne noszenie okularów,
    • odtwarzanie muzyki: niewielkie głośniki w zausznikach nie dorównują jakością klasycznym słuchawkom dousznym,
    • połączenia i powiadomienia: przydają się np. podczas jazdy na rowerze, ale stanowią jedynie uzupełnienie smartfona.

    Szybkie uwiecznienie widoku bez konieczności wyciągania telefonu z kieszeni jest zdaniem wielu entuzjastów technologii największą zaletą tej kategorii urządzeń. Bez obiektywu pierwsza generacja Apple Glasses mogłaby stracić spory kawałek swojej rynkowej atrakcyjności.

    Jak pogodzić użyteczność z ochroną prywatności?

    Zamiast całkowitego rezygnowania z aparatu Apple mogłoby wdrożyć zestaw rozwiązań technicznych, które wyraźnie sygnalizowałyby otoczeniu, że urządzenie rejestruje obraz.

    Jednym z potencjalnych kierunków mogłoby być zastosowanie:

    • bardzo jasnej diody LED: silny wskaźnik świetlny informujący o aktywnym nagrywaniu, niemożliwy do łatwego zakrycia,
    • sygnałów dźwiękowych z głośników zewnętrznych: powiadomienie emitowane przy uruchomieniu i zakończeniu rejestracji wideo,
    • wymogu komend głosowych: aktywacja migawki wyłącznie głosem zamiast dyskretnego przycisku na zauszniku.

    Chociaż żadne zabezpieczenie nie wyeliminuje ryzyka nadużyć w stu procentach, odpowiednio wysoki próg techniczny mógłby zniechęcić osoby szukające dyskretnego podglądu, pozostawiając użyteczne narzędzie w rękach użytkowników.

    Apple pokaże okulary AI na WWDC 2027 – prywatność ma być głównym wyróżnikiem

    #9to5Mac #Apple #AppleGlasses #Bloomberg #prywatność #SmartOkulary #Sprzęt #technologia
  4. Czy Apple Glasses bez kamery mają sens? Prywatność stawia Apple przed trudnym wyborem

    Prace nad smart okularami Apple od dawna budzą emocje w branży technologicznej, ale najnowsze doniesienia wskazują na poważny dylemat koncernu z Cupertino.

    Według informacji ujawnionych przez agencję Bloomberg firma rozważa debiut swojego urządzenia bez wbudowanego aparatu i funkcji nagrywania wideo, by uniknąć kontrowersji wokół ochrony prywatności. Pozbawienie inteligentnych okularów obiektywu może jednak odebrać im funkcję, którą wielu użytkowników obecnych smart okularów uznaje za kluczową.

    Prywatność jako wizerunkowy fundament Apple

    Ochrona danych użytkowników stanowi kluczowy element strategii wizerunkowej Apple. Firma wyznacza rynkowe standardy, przetwarzając operacje sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniu, a w przypadku obliczeń chmurowych stosując architekturę Private Cloud Compute. W przypadku noszonych akcesoriów optycznych technologia zderza się jednak z wyzwaniami społecznymi.

    Smart okulary wyposażone w kamery od dawna wywołują obawy:

    • doświadczenia z Google Glass: pierwsi użytkownicy eksperymentalnego projektu sprzed lat szybko zyskali pejoratywne miano Glassholes, a sprzęt ostatecznie wycofano z rynku konsumenckiego,
    • kontrowersje wokół Ray-Ban Meta: możliwość dyskretnego nagrywania osób w przestrzeni publicznej bez ich zgody spotkała się z krytyką ze strony obrońców praw do prywatności,
    • analiza nagrań przez ludzi: wątpliwości budziło również przekazywanie fragmentów wideo do weryfikacji przez zewnętrznych analityków w celu szkolenia modeli AI.

    W tym kontekście decyzja Apple o ewentualnym usunięciu aparatów z pierwszej generacji urządzenia wydaje się chęcią uniknięcia wizerunkowych kryzysów.

    Aparat w okularach: kluczowa funkcja czy zbędny dodatek?

    Rezygnacja z modułu optycznego ma jednak swoją drugą stronę. W analizie opublikowanej na łamach serwisu 9to5Mac redaktor Ben Lovejoy zwraca uwagę, że z jego perspektywy to właśnie możliwość natychmiastowego rejestrowania materiałów z perspektywy pierwszej osoby (POV) bywa w praktyce głównym powodem noszenia takiego sprzętu.

    Inne funkcje inteligentnych okularów rzadko stanowią jedyny powód zakupu:

    • pytania do sztucznej inteligencji: rozpoznawanie obiektów i analiza otoczenia przez AI robią wrażenie na początku, ale rzadko wymuszają codzienne noszenie okularów,
    • odtwarzanie muzyki: niewielkie głośniki w zausznikach nie dorównują jakością klasycznym słuchawkom dousznym,
    • połączenia i powiadomienia: przydają się np. podczas jazdy na rowerze, ale stanowią jedynie uzupełnienie smartfona.

    Szybkie uwiecznienie widoku bez konieczności wyciągania telefonu z kieszeni jest zdaniem wielu entuzjastów technologii największą zaletą tej kategorii urządzeń. Bez obiektywu pierwsza generacja Apple Glasses mogłaby stracić spory kawałek swojej rynkowej atrakcyjności.

    Jak pogodzić użyteczność z ochroną prywatności?

    Zamiast całkowitego rezygnowania z aparatu Apple mogłoby wdrożyć zestaw rozwiązań technicznych, które wyraźnie sygnalizowałyby otoczeniu, że urządzenie rejestruje obraz.

    Jednym z potencjalnych kierunków mogłoby być zastosowanie:

    • bardzo jasnej diody LED: silny wskaźnik świetlny informujący o aktywnym nagrywaniu, niemożliwy do łatwego zakrycia,
    • sygnałów dźwiękowych z głośników zewnętrznych: powiadomienie emitowane przy uruchomieniu i zakończeniu rejestracji wideo,
    • wymogu komend głosowych: aktywacja migawki wyłącznie głosem zamiast dyskretnego przycisku na zauszniku.

    Chociaż żadne zabezpieczenie nie wyeliminuje ryzyka nadużyć w stu procentach, odpowiednio wysoki próg techniczny mógłby zniechęcić osoby szukające dyskretnego podglądu, pozostawiając użyteczne narzędzie w rękach użytkowników.

    Apple pokaże okulary AI na WWDC 2027 – prywatność ma być głównym wyróżnikiem

    #9to5Mac #Apple #AppleGlasses #Bloomberg #prywatność #SmartOkulary #Sprzęt #technologia
  5. Pierwsze wrażenia i polskie ceny nowych Galaxy Z Fold8, Galaxy Z Fold8 Ultra i Galaxy Z Flip8 [wideo]

    Miałem okazję zapoznać się z najnowszymi składanymi smartfonami od Samsunga, czyli całkowicie nowym Galaxy Z Fold8, modelem Galaxy Z Fold8 Ultra oraz Galaxy Z Flip8.

    Producent nieco namieszał w tym roku z nazewnictwem, dlatego w tym materiale dokładnie to porządkuję i pokazuję, z czym właściwie mamy do czynienia. Skupiam się na nowych proporcjach ekranów i weryfikuję, jak w praktyce wygląda zagięcie wyświetlacza po dodaniu nowej warstwy tytanu. Omawiam też zmienione zawiasy, różnice w grubości poszczególnych urządzeń oraz zupełnie nowe smartwatche, w tym model oferujący zaawansowane funkcje jako komputer nurkowy. Wideo zamykam kompletnym zestawieniem tegorocznych polskich cen i pakietem informacji o pokaźnych bonusach dostępnych w przedsprzedaży.

    Zapraszam do oglądania moich pierwszych wrażeń przed przygotowaniem pełnej recenzji.

    #GalaxyWatchUltra2 #GalaxyWatch9 #GalaxyZFlip8 #GalaxyZFold8 #GalaxyZFold8Ultra #hardware #pierwszeWrażenia #polskieCeny #recenzja #Samsung #Sprzęt #Testy #Wideo
  6. Jakie było Twoje nastoletnie marzenie sprzętowe? #CzarWspomnień 😃🕵️‍♂️🧙‍♂️🕹️

    Mamy dziwne szczęście żyć w czasach, kiedy epoki technologiczne galopują jak stado mamutów, więc siedząc w różnowiekowym towarzystwie, możemy się zabawnie zaskakiwać.
    To jak? Atari, PS4, zegarek z melodyjką?
    Ja chciałem walkmana z autoreversem.

    Wpiszcie w komentarzach, albo link czy zdjęcie rzućcie🙏🧠📟📱
    #zabawa #miniankiety #pytanie #sprzęt

  7. Jakie było Twoje nastoletnie marzenie sprzętowe? #CzarWspomnień 😃🕵️‍♂️🧙‍♂️🕹️

    Mamy dziwne szczęście żyć w czasach, kiedy epoki technologiczne galopują jak stado mamutów, więc siedząc w różnowiekowym towarzystwie, możemy się zabawnie zaskakiwać.
    To jak? Atari, PS4, zegarek z melodyjką?
    Ja chciałem walkmana z autoreversem.

    Wpiszcie w komentarzach, albo link czy zdjęcie rzućcie🙏🧠📟📱
    #zabawa #miniankiety #pytanie #sprzęt

  8. Wi-Fi 7 i porty 10 Gb/s. TP-Link wprowadza do Polski router Archer BE805

    Na polskim rynku debiutuje nowy, zaawansowany router TP-Link Archer BE805.

    Urządzenie pracujące w standardzie Wi-Fi 7 zostało zaprojektowane z myślą o najbardziej wymagających środowiskach sieciowych. Sprzęt wyceniony na około 2300 złotych oferuje gigantyczną przepustowość bezprzewodową oraz potężne zaplecze dla połączeń kablowych, stanowiąc solidny fundament dla profesjonalistów i posiadaczy domowych serwerów.

    Ogromna przepustowość i standard BE19000

    Sercem nowego modelu jest obsługa trzypasmowego standardu BE19000. Router wykorzystuje częstotliwość 6 GHz oraz szerokość kanału 320 MHz, co pozwala na osiągnięcie łącznej prędkości transmisji na poziomie 19000 Mb/s. Największą przepustowość, sięgającą 11520 Mb/s, urządzenie rezerwuje dla wspomnianego pasma 6 GHz, oddając dodatkowo 5760 Mb/s w paśmie 5 GHz oraz 1376 Mb/s w paśmie 2,4 GHz.

    Za stabilność sygnału i efektywne zarządzanie ruchem przy dziesiątkach podłączonych sprzętów odpowiada dziesięć wbudowanych anten oraz pakiety technologii optymalizacyjnych, w tym Multi-Link Operation, OFDMA, MU-MIMO oraz zaawansowany Beamforming.

    Zaplecze dla serwerów NAS i bezpieczna sieć

    Niezwykle istotnym elementem Archera BE805 jest jego fizyczne zaplecze komunikacyjne. Inżynierowie TP-Link wyposażyli urządzenie w jeden port WAN 10 Gb/s oraz jeden port LAN o identycznej przepustowości 10 Gb/s. Konfigurację uzupełniają cztery standardowe gigabitowe złącza LAN oraz dwa porty USB w standardzie 3.0. Obecność portów 10 Gb/s sprawia, że router staje się doskonałym centrum zarządzania dla domowych i małych biurowych serwerów NAS, gdzie kluczowa jest błyskawiczna komunikacja w sieci lokalnej i praca na dużych plikach.

    Oprogramowanie sprzętu pozwala na bezproblemową budowę ekosystemu EasyMesh i wykorzystuje najnowszy protokół bezpieczeństwa WPA3 wraz z ochroną HomeShield. Konstrukcja natywnie obsługuje również funkcje klienta oraz serwera VPN. Całym środowiskiem sieciowym, w tym konfiguracją zabezpieczeń, można wygodnie i zdalnie zarządzać z poziomu dedykowanej aplikacji mobilnej TP-Link Tether.

    Szybki internet za miastem z dużym rabatem. TP-Link tnie ceny systemów Wi-Fi 7

    #ArcherBE805 #hardware #iMagazine #NAS #router #siećDomowa #Sprzęt #technologie #TPLINK #WiFi7
  9. Wi-Fi 7 i porty 10 Gb/s. TP-Link wprowadza do Polski router Archer BE805

    Na polskim rynku debiutuje nowy, zaawansowany router TP-Link Archer BE805.

    Urządzenie pracujące w standardzie Wi-Fi 7 zostało zaprojektowane z myślą o najbardziej wymagających środowiskach sieciowych. Sprzęt wyceniony na około 2300 złotych oferuje gigantyczną przepustowość bezprzewodową oraz potężne zaplecze dla połączeń kablowych, stanowiąc solidny fundament dla profesjonalistów i posiadaczy domowych serwerów.

    Ogromna przepustowość i standard BE19000

    Sercem nowego modelu jest obsługa trzypasmowego standardu BE19000. Router wykorzystuje częstotliwość 6 GHz oraz szerokość kanału 320 MHz, co pozwala na osiągnięcie łącznej prędkości transmisji na poziomie 19000 Mb/s. Największą przepustowość, sięgającą 11520 Mb/s, urządzenie rezerwuje dla wspomnianego pasma 6 GHz, oddając dodatkowo 5760 Mb/s w paśmie 5 GHz oraz 1376 Mb/s w paśmie 2,4 GHz.

    Za stabilność sygnału i efektywne zarządzanie ruchem przy dziesiątkach podłączonych sprzętów odpowiada dziesięć wbudowanych anten oraz pakiety technologii optymalizacyjnych, w tym Multi-Link Operation, OFDMA, MU-MIMO oraz zaawansowany Beamforming.

    Zaplecze dla serwerów NAS i bezpieczna sieć

    Niezwykle istotnym elementem Archera BE805 jest jego fizyczne zaplecze komunikacyjne. Inżynierowie TP-Link wyposażyli urządzenie w jeden port WAN 10 Gb/s oraz jeden port LAN o identycznej przepustowości 10 Gb/s. Konfigurację uzupełniają cztery standardowe gigabitowe złącza LAN oraz dwa porty USB w standardzie 3.0. Obecność portów 10 Gb/s sprawia, że router staje się doskonałym centrum zarządzania dla domowych i małych biurowych serwerów NAS, gdzie kluczowa jest błyskawiczna komunikacja w sieci lokalnej i praca na dużych plikach.

    Oprogramowanie sprzętu pozwala na bezproblemową budowę ekosystemu EasyMesh i wykorzystuje najnowszy protokół bezpieczeństwa WPA3 wraz z ochroną HomeShield. Konstrukcja natywnie obsługuje również funkcje klienta oraz serwera VPN. Całym środowiskiem sieciowym, w tym konfiguracją zabezpieczeń, można wygodnie i zdalnie zarządzać z poziomu dedykowanej aplikacji mobilnej TP-Link Tether.

    Szybki internet za miastem z dużym rabatem. TP-Link tnie ceny systemów Wi-Fi 7

    #ArcherBE805 #hardware #iMagazine #NAS #router #siećDomowa #Sprzęt #technologie #TPLINK #WiFi7
  10. Samsung stawia na sztuczną inteligencję. Przegląd oferty telewizorów na 2026 rok

    Samsung zaprezentował pełną linię telewizorów na bieżący rok, obejmującą serie Micro RGB, OLED, Neo QLED, Mini LED oraz modele lifestyle’owe z rodziny The Frame.

    Fundamentem nowej generacji ekranów jest szeroka integracja oprogramowania Vision AI, które w tym roku trafia do wszystkich modeli obsługujących rozdzielczość 4K. Południowokoreański producent wplata w swój system rozwiązania oparte na platformach Perplexity i Microsoft Copilot, zmieniając sposób przetwarzania obrazu oraz dźwięku w czasie rzeczywistym.

    Zaawansowane algorytmy i bezprzewodowe moduły

    Sercem nowych funkcji jest system skalowania AI 4K Pro, który do analizy i poprawy jakości materiałów źródłowych wykorzystuje sieć 128 modeli neuronowych. Algorytmy odpowiadają również za zarządzanie dźwiękiem. Zastosowany układ sztucznej inteligencji potrafi w czasie rzeczywistym odseparować ścieżkę dialogową od muzyki i efektów specjalnych, pozwalając widzowi na niezależną regulację ich głośności.

    Najciekawsze zmiany inżynieryjne zaszły w segmencie telewizorów OLED. Tegoroczny flagowiec, model S99H, został wyposażony w bezprzewodowy moduł One Connect. Rozwiązanie to pozwala na podłączenie wszystkich urządzeń peryferyjnych do zewnętrznej skrzynki, która może znajdować się w odległości nawet dziesięciu metrów od ekranu, przesyłając do niego obraz o parametrach dochodzących do 8K i 120 Hz.

    Z kolei dla graczy przygotowano wariant S90H, w którym zastosowano matową matrycę z panelem o częstotliwości odświeżania 165 Hz oraz natywnym wsparciem dla technologii synchronizacji obrazu NVIDIA G-Sync i AMD FreeSync Premium Pro.

    Ewolucja technologii Micro RGB i nowa seria The Frame

    Na absolutnym szczycie portfolio marki pozostają ekrany wykonane w technologii Micro RGB, reprezentowane przez serie Samsung R95H oraz R86H. Modele te, dostępne w rozmiarach sięgających astronomicznych 115 cali, opierają się na strefowym, precyzyjnym sterowaniu jasnością poszczególnych subpikseli. Producent wyposażył je w powłokę skutecznie redukującą odblaski oraz autorski procesor, który dba o maksymalne pokrycie referencyjnej przestrzeni barw.

    Innowacje dotknęły również najpopularniejszą serię lifestyle’ową. Nowością w ofercie jest telewizor The Frame Pro, którego grubość obudowy zredukowano do niespełna 25 milimetrów. Podobnie jak flagowe ekrany OLED, model ten wykorzystuje bezprzewodowy wariant modułu One Connect i oferuje matową matrycę z odświeżaniem 144 Hz. Ofertę uzupełniają klasyczne ekrany Neo QLED oraz Mini LED, dysponujące procesorami nowej generacji oraz parametrami odświeżania dopasowanymi do różnych półek cenowych, od 60 do 144 Hz.

    Samsung z rekordem „zielonych” certyfikatów. Kino domowe ma teraz mniejszy ślad (węglowy)

    #iMagazine #MicroRGB #NeoQLED #OLED #Samsung #SmartTV #Sprzęt #sztucznaInteligencja #Telewizory #theFrame #VisionAI
  11. Samsung stawia na sztuczną inteligencję. Przegląd oferty telewizorów na 2026 rok

    Samsung zaprezentował pełną linię telewizorów na bieżący rok, obejmującą serie Micro RGB, OLED, Neo QLED, Mini LED oraz modele lifestyle’owe z rodziny The Frame.

    Fundamentem nowej generacji ekranów jest szeroka integracja oprogramowania Vision AI, które w tym roku trafia do wszystkich modeli obsługujących rozdzielczość 4K. Południowokoreański producent wplata w swój system rozwiązania oparte na platformach Perplexity i Microsoft Copilot, zmieniając sposób przetwarzania obrazu oraz dźwięku w czasie rzeczywistym.

    Zaawansowane algorytmy i bezprzewodowe moduły

    Sercem nowych funkcji jest system skalowania AI 4K Pro, który do analizy i poprawy jakości materiałów źródłowych wykorzystuje sieć 128 modeli neuronowych. Algorytmy odpowiadają również za zarządzanie dźwiękiem. Zastosowany układ sztucznej inteligencji potrafi w czasie rzeczywistym odseparować ścieżkę dialogową od muzyki i efektów specjalnych, pozwalając widzowi na niezależną regulację ich głośności.

    Najciekawsze zmiany inżynieryjne zaszły w segmencie telewizorów OLED. Tegoroczny flagowiec, model S99H, został wyposażony w bezprzewodowy moduł One Connect. Rozwiązanie to pozwala na podłączenie wszystkich urządzeń peryferyjnych do zewnętrznej skrzynki, która może znajdować się w odległości nawet dziesięciu metrów od ekranu, przesyłając do niego obraz o parametrach dochodzących do 8K i 120 Hz.

    Z kolei dla graczy przygotowano wariant S90H, w którym zastosowano matową matrycę z panelem o częstotliwości odświeżania 165 Hz oraz natywnym wsparciem dla technologii synchronizacji obrazu NVIDIA G-Sync i AMD FreeSync Premium Pro.

    Ewolucja technologii Micro RGB i nowa seria The Frame

    Na absolutnym szczycie portfolio marki pozostają ekrany wykonane w technologii Micro RGB, reprezentowane przez serie Samsung R95H oraz R86H. Modele te, dostępne w rozmiarach sięgających astronomicznych 115 cali, opierają się na strefowym, precyzyjnym sterowaniu jasnością poszczególnych subpikseli. Producent wyposażył je w powłokę skutecznie redukującą odblaski oraz autorski procesor, który dba o maksymalne pokrycie referencyjnej przestrzeni barw.

    Innowacje dotknęły również najpopularniejszą serię lifestyle’ową. Nowością w ofercie jest telewizor The Frame Pro, którego grubość obudowy zredukowano do niespełna 25 milimetrów. Podobnie jak flagowe ekrany OLED, model ten wykorzystuje bezprzewodowy wariant modułu One Connect i oferuje matową matrycę z odświeżaniem 144 Hz. Ofertę uzupełniają klasyczne ekrany Neo QLED oraz Mini LED, dysponujące procesorami nowej generacji oraz parametrami odświeżania dopasowanymi do różnych półek cenowych, od 60 do 144 Hz.

    Samsung z rekordem „zielonych” certyfikatów. Kino domowe ma teraz mniejszy ślad (węglowy)

    #iMagazine #MicroRGB #NeoQLED #OLED #Samsung #SmartTV #Sprzęt #sztucznaInteligencja #Telewizory #theFrame #VisionAI
  12. Podwójna promocja Samsunga. Nawet 1600 zł zwrotu przy zakupie serii Galaxy S26

    Samsung uruchomił nową ofertę promocyjną dla tegorocznych flagowców, łącząc mechanizm cashbacku z programem odkupu starych urządzeń.

    Klienci decydujący się na zakup topowego modelu Galaxy S26 Ultra mogą liczyć na łączny zwrot rzędu 1600 złotych. W przypadku wyboru wariantu Galaxy S26+ korzyść finansowa wynosi z kolei 1200 złotych. Promocja potrwa do 7 czerwca 2026 roku.

    Zwrot na wirtualną kartę

    Pierwszym filarem akcji jest promocja Cashback Wallet. Nabywcy modelu Ultra otrzymują 1000 złotych, natomiast kupujący wersję z plusem – 700 złotych. Środki nie trafiają bezpośrednio na konto bankowe, lecz są przekazywane w formie elektronicznej na wirtualną kartę w dedykowanej aplikacji „Samsung Zwrot na Kartę”, którą należy pobrać ze sklepu Galaxy Store lub Google Play.

    Aby otrzymać fundusze, użytkownik musi wypełnić formularz z dedykowanej strony promocyjnej. Pieniądze pojawią się na koncie w ciągu czternastu dni od pozytywnej weryfikacji zgłoszenia.

    Program odkupu i gwarantowane kwoty

    Drugim elementem obniżającym ostateczny koszt zakupu jest Program Odkup, realizowany we współpracy z firmą Foxway. Producent gwarantuje stały, minimalny bonus finansowy za oddanie starego sprzętu, niezależnie od jego stanu technicznego, pod warunkiem że urządzenie w ogóle nadaje się do odsprzedaży.

    Gwarantowana dopłata wynosi 600 złotych przy zakupie S26 Ultra, 500 złotych dla S26+ oraz 400 złotych dla bazowego modelu S26. Ostateczna wycena zależy od konkretnego modelu i stanu oddawanego smartfona.

    Odsprzedaż ubiegłorocznego wariantu Galaxy S25 Ultra z pamięcią 1 TB pozwala odzyskać nawet 3050 złotych. W tym wariancie promocyjnym należność wypłacana jest przelewem bankowym w ciągu 21 dni roboczych od dokonania wyceny urządzenia.

    Warunki i harmonogram

    Obie promocje obowiązują w tym samym czasie i można je ze sobą łączyć. Zgodnie z regulaminem, zakup objętego ofertą urządzenia musi nastąpić u wyznaczonych partnerów handlowych nie później niż 7 czerwca 2026 r.. Nowy sprzęt należy aktywować najpóźniej do 14 czerwca, natomiast ostateczny termin nadsyłania zgłoszeń w formularzu rejestracyjnym upływa 21 czerwca 2026 roku.

    Zwrot w strategii audio. Samsung i Xiaomi stawiają na klipsy

    #Android #cashback #GalaxyS26 #GalaxyS26Ultra #iMagazine #ProgramOdkup #promocje #Samsung #smartfony #Sprzęt
  13. Podwójna promocja Samsunga. Nawet 1600 zł zwrotu przy zakupie serii Galaxy S26

    Samsung uruchomił nową ofertę promocyjną dla tegorocznych flagowców, łącząc mechanizm cashbacku z programem odkupu starych urządzeń.

    Klienci decydujący się na zakup topowego modelu Galaxy S26 Ultra mogą liczyć na łączny zwrot rzędu 1600 złotych. W przypadku wyboru wariantu Galaxy S26+ korzyść finansowa wynosi z kolei 1200 złotych. Promocja potrwa do 7 czerwca 2026 roku.

    Zwrot na wirtualną kartę

    Pierwszym filarem akcji jest promocja Cashback Wallet. Nabywcy modelu Ultra otrzymują 1000 złotych, natomiast kupujący wersję z plusem – 700 złotych. Środki nie trafiają bezpośrednio na konto bankowe, lecz są przekazywane w formie elektronicznej na wirtualną kartę w dedykowanej aplikacji „Samsung Zwrot na Kartę”, którą należy pobrać ze sklepu Galaxy Store lub Google Play.

    Aby otrzymać fundusze, użytkownik musi wypełnić formularz z dedykowanej strony promocyjnej. Pieniądze pojawią się na koncie w ciągu czternastu dni od pozytywnej weryfikacji zgłoszenia.

    Program odkupu i gwarantowane kwoty

    Drugim elementem obniżającym ostateczny koszt zakupu jest Program Odkup, realizowany we współpracy z firmą Foxway. Producent gwarantuje stały, minimalny bonus finansowy za oddanie starego sprzętu, niezależnie od jego stanu technicznego, pod warunkiem że urządzenie w ogóle nadaje się do odsprzedaży.

    Gwarantowana dopłata wynosi 600 złotych przy zakupie S26 Ultra, 500 złotych dla S26+ oraz 400 złotych dla bazowego modelu S26. Ostateczna wycena zależy od konkretnego modelu i stanu oddawanego smartfona.

    Odsprzedaż ubiegłorocznego wariantu Galaxy S25 Ultra z pamięcią 1 TB pozwala odzyskać nawet 3050 złotych. W tym wariancie promocyjnym należność wypłacana jest przelewem bankowym w ciągu 21 dni roboczych od dokonania wyceny urządzenia.

    Warunki i harmonogram

    Obie promocje obowiązują w tym samym czasie i można je ze sobą łączyć. Zgodnie z regulaminem, zakup objętego ofertą urządzenia musi nastąpić u wyznaczonych partnerów handlowych nie później niż 7 czerwca 2026 r.. Nowy sprzęt należy aktywować najpóźniej do 14 czerwca, natomiast ostateczny termin nadsyłania zgłoszeń w formularzu rejestracyjnym upływa 21 czerwca 2026 roku.

    Zwrot w strategii audio. Samsung i Xiaomi stawiają na klipsy

    #Android #cashback #GalaxyS26 #GalaxyS26Ultra #iMagazine #ProgramOdkup #promocje #Samsung #smartfony #Sprzęt
  14. Samsung rozbija bank nowymi monitorami. Debiutuje ekran 6K i potężne złącza Thunderbolt 5

    Samsung odświeża swoje portfolio monitorów, wyznaczając nowe parametry sprzętowe dla graczy i profesjonalistów. Po raz pierwszy na rynku debiutuje monitor gamingowy o imponującej rozdzielczości 6K.

    Co więcej, koreański producent uzbraja wybrane topowe modele w złącza DisplayPort 2.1 oraz Thunderbolt 5.

    Odyssey G8: 6K wchodzi do gry i potężne panele OLED

    Największą innowacją w ofercie jest 32-calowy Odyssey G8 (G80HS) – pierwszy na rynku monitor dla graczy oferujący rozdzielczość 6K.

    Bazowo ekran ten pracuje z częstotliwością odświeżania 165 Hz. Zastosowano tu jednak funkcję Dual Mode, która pozwala na obniżenie rozdzielczości do 3K i podbicie odświeżania aż do 330 Hz.

    Mniejszy, 27-calowy wariant (G80HF) oferuje matrycę 5K przy 180 Hz, z możliwością przejścia w tryb 360 Hz (w rozdzielczości QHD).

    Dla fanów perfekcyjnej czerni przygotowano z kolei modele Odyssey OLED G8 (G80SH) w rozmiarach 27 i 32 cali. Są to panele 4K odświeżane w 240 Hz. Wykorzystują technologię QD-OLED Penta Tandem i powłokę Glare Free, która skutecznie redukuje odblaski. 32-calowy wariant posiada certyfikat VESA DisplayHDR True Black 500. Opcje łączności w tym modelu obejmują port USB-C z możliwością ładowania sprzętu z mocą do 98 W.

    Wszystkie modele z serii G8 zostały wyposażone w najnowsze złącze DisplayPort 2.1. Obsługują również standardy synchronizacji obrazu AMD FreeSync Premium, NVIDIA G-Sync Compatible oraz technologię HDR10+ GAMING.

    Odyssey G7 jako tańsze wejście w technologię OLED

    Dla osób szukających nieco tańszego wejścia w technologię organiczną przygotowano 32-calowy model Odyssey OLED G7 (G73SH). Panel wyświetla obraz w rozdzielczości 4K przy 165 Hz. W tym modelu również zaimplementowano technologię Dual Mode, pozwalającą na osiągnięcie 330 Hz w rozdzielczości FHD. Czas reakcji matrycy to zaledwie 0,03 ms.

    ViewFinity S8 dla profesjonalistów i twórców

    Samsung zaktualizował również segment biurowy.Linia ViewFinity S8 powiększa się o 40-calowy, zakrzywiony ekran (S85TH) o rozdzielczości WUHD i odświeżaniu 144 Hz. Technologicznym wyróżnikiem tego modelu jest obsługa standardu Thunderbolt 5. Gwarantuje on transfer danych na poziomie 80 Gb/s oraz umożliwia ładowanie podłączonych urządzeń (np. wydajnych laptopów) z imponującą mocą 140 W.

    Gamę uzupełnia płaski, 27-calowy ViewFinity S8 (S80HF) oferujący rozdzielczość 5K oraz złącze USB-C do transferu i ładowania. Sprzedaż nowej generacji monitorów Samsunga wystartuje oficjalnie 1 czerwca 2026 roku.

    Rysik zamiast długopisu. Samsung Galaxy S26 Ultra bije rekordy w testach podpisu biometrycznego

    #6K #DisplayPort21 #iMagazine #monitorGamingowy #OdysseyG7 #OdysseyG8 #OLED #Samsung #Sprzęt #Thunderbolt5 #ViewFinityS8
  15. Samsung rozbija bank nowymi monitorami. Debiutuje ekran 6K i potężne złącza Thunderbolt 5

    Samsung odświeża swoje portfolio monitorów, wyznaczając nowe parametry sprzętowe dla graczy i profesjonalistów. Po raz pierwszy na rynku debiutuje monitor gamingowy o imponującej rozdzielczości 6K.

    Co więcej, koreański producent uzbraja wybrane topowe modele w złącza DisplayPort 2.1 oraz Thunderbolt 5.

    Odyssey G8: 6K wchodzi do gry i potężne panele OLED

    Największą innowacją w ofercie jest 32-calowy Odyssey G8 (G80HS) – pierwszy na rynku monitor dla graczy oferujący rozdzielczość 6K.

    Bazowo ekran ten pracuje z częstotliwością odświeżania 165 Hz. Zastosowano tu jednak funkcję Dual Mode, która pozwala na obniżenie rozdzielczości do 3K i podbicie odświeżania aż do 330 Hz.

    Mniejszy, 27-calowy wariant (G80HF) oferuje matrycę 5K przy 180 Hz, z możliwością przejścia w tryb 360 Hz (w rozdzielczości QHD).

    Dla fanów perfekcyjnej czerni przygotowano z kolei modele Odyssey OLED G8 (G80SH) w rozmiarach 27 i 32 cali. Są to panele 4K odświeżane w 240 Hz. Wykorzystują technologię QD-OLED Penta Tandem i powłokę Glare Free, która skutecznie redukuje odblaski. 32-calowy wariant posiada certyfikat VESA DisplayHDR True Black 500. Opcje łączności w tym modelu obejmują port USB-C z możliwością ładowania sprzętu z mocą do 98 W.

    Wszystkie modele z serii G8 zostały wyposażone w najnowsze złącze DisplayPort 2.1. Obsługują również standardy synchronizacji obrazu AMD FreeSync Premium, NVIDIA G-Sync Compatible oraz technologię HDR10+ GAMING.

    Odyssey G7 jako tańsze wejście w technologię OLED

    Dla osób szukających nieco tańszego wejścia w technologię organiczną przygotowano 32-calowy model Odyssey OLED G7 (G73SH). Panel wyświetla obraz w rozdzielczości 4K przy 165 Hz. W tym modelu również zaimplementowano technologię Dual Mode, pozwalającą na osiągnięcie 330 Hz w rozdzielczości FHD. Czas reakcji matrycy to zaledwie 0,03 ms.

    ViewFinity S8 dla profesjonalistów i twórców

    Samsung zaktualizował również segment biurowy.Linia ViewFinity S8 powiększa się o 40-calowy, zakrzywiony ekran (S85TH) o rozdzielczości WUHD i odświeżaniu 144 Hz. Technologicznym wyróżnikiem tego modelu jest obsługa standardu Thunderbolt 5. Gwarantuje on transfer danych na poziomie 80 Gb/s oraz umożliwia ładowanie podłączonych urządzeń (np. wydajnych laptopów) z imponującą mocą 140 W.

    Gamę uzupełnia płaski, 27-calowy ViewFinity S8 (S80HF) oferujący rozdzielczość 5K oraz złącze USB-C do transferu i ładowania. Sprzedaż nowej generacji monitorów Samsunga wystartuje oficjalnie 1 czerwca 2026 roku.

    Rysik zamiast długopisu. Samsung Galaxy S26 Ultra bije rekordy w testach podpisu biometrycznego

    #6K #DisplayPort21 #iMagazine #monitorGamingowy #OdysseyG7 #OdysseyG8 #OLED #Samsung #Sprzęt #Thunderbolt5 #ViewFinityS8
  16. Google I/O 2026: inteligentne okulary z Gemini stają się faktem. Wersja audio zadebiutuje jesienią

    Na koniec maratonu nowości z Google I/O 2026 przyszedł czas na mocne uderzenie sprzętowe.

    W ramach rozwijanej wspólnie z firmami Samsung i Qualcomm platformy Android XR, Google zaprezentowało nową generację inteligentnych okularów. Urządzenia te pozwolą na korzystanie z potęgi sztucznej inteligencji bez konieczności wyciągania smartfona z kieszeni.

    Oto co potrafi technologia ubieralna w erze agentów AI.

    Moda spotyka technologię

    Projektanci z Mountain View doskonale wiedzą, że okulary muszą być przede wszystkim wygodne i atrakcyjne wizualnie. Dlatego pierwsze urządzenia, które zadebiutują na rynku (okulary w wersji audio), powstały we współpracy z uznanymi markami modowymi – Gentle Monster oraz Warby Parker.

    Celem było stworzenie stylowych oprawek, które użytkownicy będą chcieli nosić przez cały dzień, traktując je jak naturalny element garderoby. W późniejszym terminie do sprzedaży trafią również warianty wyposażone w zintegrowane wyświetlacze.

    Co potrafią okulary z wbudowanym Gemini?

    Z urządzeniem komunikujemy się za pomocą dyskretnych głośników kierunkowych wbudowanych w zauszniki. Asystenta aktywuje się klasyczną komendą „OK Google” lub delikatnym dotknięciem boku oprawki. Głównym rdzeniem okularów jest model Gemini, który oferuje imponujący wachlarz możliwości:

    • Analiza otoczenia i nawigacja: okulary „widzą” dokładnie to, co użytkownik. Można poprosić sztuczną inteligencję o przetłumaczenie obcojęzycznego menu, na które właśnie patrzymy, rozszyfrowanie skomplikowanego znaku drogowego czy streszczenie recenzji mijanej restauracji. Ponadto urządzenie precyzyjnie śledzi kierunek naszego spojrzenia, co pozwala na generowanie niezwykle naturalnych, głosowych wskazówek nawigacyjnych podczas spaceru.
    • Fotografia i edycja w locie: sprzęt wyposażono w kamery zdolne do błyskawicznego robienia wysokiej jakości zdjęć i nagrywania wideo. Wbudowana integracja z wirtualnym narzędziem Nano Banana pozwala na modyfikowanie fotografii za pomocą komendy głosowej. Wystarczy polecić: „OK Google, zrób zdjęcie i załóż wszystkim zabawne kapelusze”, a algorytmy natychmiast nałożą odpowiedni efekt i zapiszą plik.
    • Tłumacz na żywo: system potrafi tłumaczyć rozmowy w czasie rzeczywistym. Co niezwykle ciekawe, generowany przez okulary syntetyczny dźwięk tłumaczenia ma być precyzyjnie dopasowany do tonu i wysokości głosu naszego rozmówcy.
    • Zarządzanie aplikacjami w tle: oprócz standardowej obsługi połączeń, dyktowania SMS-ów i streszczania powiadomień, okulary potrafią obsługiwać aplikacje firm trzecich. Za pomocą głosu można szybko zamówić przejazd w Uberze czy zlecić agentowi przygotowanie zamówienia na kawę w DoorDash, podczas gdy telefon pozostaje w kieszeni.

    Okulary audio trafią na rynek już tej jesieni i – co ważne dla szerszego grona odbiorców – będą w pełni kompatybilne zarówno ze smartfonami z systemem Android, jak i urządzeniami z systemem iOS.

    #AI #AndroidXR #Gemini #GentleMonster #Google #GoogleIO2026 #iMagazine #inteligentneOkulary #smartGlasses #Sprzęt #sztucznaInteligencja #WarbyParker
  17. Google I/O 2026: inteligentne okulary z Gemini stają się faktem. Wersja audio zadebiutuje jesienią

    Na koniec maratonu nowości z Google I/O 2026 przyszedł czas na mocne uderzenie sprzętowe.

    W ramach rozwijanej wspólnie z firmami Samsung i Qualcomm platformy Android XR, Google zaprezentowało nową generację inteligentnych okularów. Urządzenia te pozwolą na korzystanie z potęgi sztucznej inteligencji bez konieczności wyciągania smartfona z kieszeni.

    Oto co potrafi technologia ubieralna w erze agentów AI.

    Moda spotyka technologię

    Projektanci z Mountain View doskonale wiedzą, że okulary muszą być przede wszystkim wygodne i atrakcyjne wizualnie. Dlatego pierwsze urządzenia, które zadebiutują na rynku (okulary w wersji audio), powstały we współpracy z uznanymi markami modowymi – Gentle Monster oraz Warby Parker.

    Celem było stworzenie stylowych oprawek, które użytkownicy będą chcieli nosić przez cały dzień, traktując je jak naturalny element garderoby. W późniejszym terminie do sprzedaży trafią również warianty wyposażone w zintegrowane wyświetlacze.

    Co potrafią okulary z wbudowanym Gemini?

    Z urządzeniem komunikujemy się za pomocą dyskretnych głośników kierunkowych wbudowanych w zauszniki. Asystenta aktywuje się klasyczną komendą „OK Google” lub delikatnym dotknięciem boku oprawki. Głównym rdzeniem okularów jest model Gemini, który oferuje imponujący wachlarz możliwości:

    • Analiza otoczenia i nawigacja: okulary „widzą” dokładnie to, co użytkownik. Można poprosić sztuczną inteligencję o przetłumaczenie obcojęzycznego menu, na które właśnie patrzymy, rozszyfrowanie skomplikowanego znaku drogowego czy streszczenie recenzji mijanej restauracji. Ponadto urządzenie precyzyjnie śledzi kierunek naszego spojrzenia, co pozwala na generowanie niezwykle naturalnych, głosowych wskazówek nawigacyjnych podczas spaceru.
    • Fotografia i edycja w locie: sprzęt wyposażono w kamery zdolne do błyskawicznego robienia wysokiej jakości zdjęć i nagrywania wideo. Wbudowana integracja z wirtualnym narzędziem Nano Banana pozwala na modyfikowanie fotografii za pomocą komendy głosowej. Wystarczy polecić: „OK Google, zrób zdjęcie i załóż wszystkim zabawne kapelusze”, a algorytmy natychmiast nałożą odpowiedni efekt i zapiszą plik.
    • Tłumacz na żywo: system potrafi tłumaczyć rozmowy w czasie rzeczywistym. Co niezwykle ciekawe, generowany przez okulary syntetyczny dźwięk tłumaczenia ma być precyzyjnie dopasowany do tonu i wysokości głosu naszego rozmówcy.
    • Zarządzanie aplikacjami w tle: oprócz standardowej obsługi połączeń, dyktowania SMS-ów i streszczania powiadomień, okulary potrafią obsługiwać aplikacje firm trzecich. Za pomocą głosu można szybko zamówić przejazd w Uberze czy zlecić agentowi przygotowanie zamówienia na kawę w DoorDash, podczas gdy telefon pozostaje w kieszeni.

    Okulary audio trafią na rynek już tej jesieni i – co ważne dla szerszego grona odbiorców – będą w pełni kompatybilne zarówno ze smartfonami z systemem Android, jak i urządzeniami z systemem iOS.

    #AI #AndroidXR #Gemini #GentleMonster #Google #GoogleIO2026 #iMagazine #inteligentneOkulary #smartGlasses #Sprzęt #sztucznaInteligencja #WarbyParker
  18. Tydzień później – Segway Navimow X430 (cz. 2)

    Po tygodniu intensywnych testów robota koszącego Segway Navimow X430, nadszedł czas na podzielenie się pierwszymi wnioskami z jego użytkowania.

    W tym materiale omawiam kwestie wydajności, skupiając się na czasie potrzebnym na skoszenie obszaru 1200 metrów kwadratowych oraz strategiach zarządzania żywotnością baterii. Przyglądam się również temu, jak urządzenie radzi sobie z różnymi wysokościami trawy oraz czy system pływających ostrzy faktycznie sprawdza się na nierównym terenie. Dzielę się swoimi spostrzeżeniami na temat pracy robota po deszczu i problematyki związanej z kurzem osiadającym na czujnikach. Wspominam też o skuteczności funkcji eksperymentalnego wykrywania krawędzi i ogólnym zachowaniu kosiarki po zmapowaniu działki.

    Zachęcam do obejrzenia i zostawienia pytań, jeśli jesteście ciekawi tego sprzętu.

    #hardware #ogród #robotKoszący #SegwayNavimow #SegwayNavimowX430 #Sprzęt #Testy #Wideo
  19. Robot koszący do najtrudniejszych zadań – Segway Navimow X430 (cz. 1) [wideo]

    Dzisiaj na warsztat wziąłem robota koszącego Segway Navimow X430. To zaawansowany sprzęt przeznaczony do dużych trawników, który nie wymaga uciążliwego rozkładania przewodów obwodowych i potrafi pokonywać naprawdę strome wzniesienia.

    W tym materiale przeprowadzam Was przez proces pierwszej konfiguracji, aktualizacji oprogramowania oraz ręcznego mapowania działki za pomocą smartfona. Opowiadam również o zastosowanych technologiach, systemie pływających ostrzy oraz zintegrowanych funkcjach bezpieczeństwa. Zapraszam do obejrzenia pierwszej części testu, w której przygotowujemy to urządzenie do walki z trawnikiem.

    Zapraszam do oglądania.

    #hardware #ogród #robotKoszący #SegwayNavimow #SegwayNavimowX430 #Sprzęt #Testy #Wideo
  20. Recenzja AirPods Max 2 [wideo]

    Dzisiaj na kanale goszczą AirPods Max 2, czyli słuchawki, które Apple postanowiło odświeżyć, głównie poprzez dodanie układu H2 i… no właśnie, o tym porozmawiamy w filmie. Zanim jednak przejdę do zachwytów nad wybitnym trybem transparentności czy analizy tego, jak bardzo zrelaksowany jest ich bas, musimy porozmawiać o pewnej siatce. Tak, tej siatce na pałąku, która z czasem postanawia żyć własnym życiem, zamieniając te nieprzyzwoicie drogie słuchawki w narzędzie tortur opierające się na dwóch metalowych prętach.

    Zbadamy też fascynujące zjawisko kondensacji, które sprawia, że Wasze słuchawki mogą zacząć przypominać małe, przenośne szklarnie (z potencjalnie tragicznym skutkiem dla elektroniki), oraz pochylimy się nad dołączonym „pokrowcem”, które wciąż wygląda, jakby pomyliło działy w sklepie z bielizną. Przeanalizuję, czy nowe bajery z czipem H2 na pokładzie są w stanie zrekompensować to, że Apple uznało, iż wady konstrukcyjne z pierwszej generacji to tak naprawdę „funkcje”, których nie warto naprawiać. Jeśli zastanawiacie się, czy wydać swoje oszczędności na ten sprzęt, czy może jednak zostać przy obecnych, zapraszam na seans.

    #AirPodsMax #AirPodsMax2 #AirPodsPro #hardware #recenzja #Sprzęt #Testy #Wideo
  21. 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
  22. 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
  23. Pasja silniejsza niż ograniczenia producenta. Tak powstał jedyny taki MacBook Neo na świecie

    Apple słynie z zamykania swoich urządzeń, a nowy MacBook Neo nie jest tu wyjątkiem.

    Fabryczna pojemność kończy się na 512 GB, bez najmniejszych szans na oficjalną rozbudowę. Dla prawdziwego inżyniera-pasjonata takie bariery to jednak tylko zaproszenie do zabawy. Znany w środowisku modder udowodnił, że wystarczy lutownica, odrobina odwagi i… podzespoły z najnowszego iPhone’a, by stworzyć sprzęt, jakiego oficjalnie nie ma w ofercie.

    MacBook Neo to z założenia sprzęt budżetowy. Cennik jest sztywny, opcje są zaledwie dwie (256 GB lub 512 GB z Touch ID), a pamięć RAM (8 GB) zintegrowano bezpośrednio z układem scalonym A18 Pro. Dla większości użytkowników to ściana nie do przebicia. Ale tam, gdzie przeciętny nabywca widzi ograniczenia, znany w sieci entuzjasta sprzętu z logo nadgryzionego jabłka, występujący pod pseudonimem Dosdude1, dostrzegł genialne w swojej „prostocie” rozwiązanie.

    Pokrewieństwo, które zmienia wszystko

    Sekret tego niezwykłego przedsięwzięcia tkwi w unifikacji architektury Apple. Skoro budżetowy laptop oraz flagowy smartfon (iPhone 16 Pro) pracują na dokładnie tym samym procesorze (A18 Pro), to czy nie dałoby się podmienić modułów pamięci?

    Dosdude1 postanowił to sprawdzić na żywym organizmie. Zaopatrzył się w chip pamięci NAND o pojemności 1 TB (dokładnie ten sam model K8A5, który trafia do najdroższych wariantów iPhone’a 16 Pro) i przystąpił do dość ryzykownej operacji.

    Lutownica i inżynierska odwaga

    Należy jasno zaznaczyć: to nie jest zabieg, który można polecić amatorom. Operacja wymagała całkowitego rozebrania zupełnie nowego komputera, precyzyjnego wylutowania fabrycznego układu i przygotowania mikroskopijnych ścieżek na płycie głównej na przyjęcie nowego, potężniejszego komponentu. Zabawa w lutowanie BGA na tak zintegrowanym i drogim sprzęcie to ryzyko nieodwracalnego uszkodzenia układu.

    W tym przypadku ogromne doświadczenie w modyfikowaniu sprzętu wzięło jednak górę. Po złożeniu wszystkiego w całość i zainstalowaniu oprogramowania, system bez zająknięcia rozpoznał dysk. Zamiast ograniczeń narzuconych przez tabele sprzedażowe z Cupertino, komputer zaoferował pełny, szybki terabajt przestrzeni na dane.

    Zwycięstwo nad systemem

    Koszt samej kości pamięci to nieco ponad 200 dolarów. Biorąc pod uwagę cenę wyjściową najtańszego MacBooka Neo, Dosdude1 stworzył w pełni funkcjonalnego, terabajtowego laptopa za około 800 dolarów. Oczywiście pozostaje tu wciąż wąskie gardło w postaci zintegrowanych 8 GB pamięci RAM, których nie da się w żaden sposób obejść (RAM jest zintegrowany z chipem A18 Pro, jeżeli nie masz na własność fabryki TSMC, marne szanse na modding), ale wyczyn moddera to coś więcej niż tylko techniczny upgrade.

    To piękna, krzepiąca historia o tym, że nawet w epoce hermetycznie zamkniętych urządzeń i polityki jednorazowości, wciąż jest miejsce dla pasjonatów. Ludzi, którzy z narzędziami w ręku udowadniają, że to oni – a nie odgórne plany korporacji – mają ostatnie słowo w kwestii tego, do czego zdolny jest ich sprzęt. Poniżej wideo z kanału Dosdude1:

    MacBook Neo A18 Pro 6/5-core z 8 GB RAM i 256 GB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

    #A18Pro #Apple #Dosdude1 #iPhone16Pro #MacbookNeo #majsterkowanie #modyfikacje #Pasja #Sprzęt #SSD #technologia
  24. Pasja silniejsza niż ograniczenia producenta. Tak powstał jedyny taki MacBook Neo na świecie

    Apple słynie z zamykania swoich urządzeń, a nowy MacBook Neo nie jest tu wyjątkiem.

    Fabryczna pojemność kończy się na 512 GB, bez najmniejszych szans na oficjalną rozbudowę. Dla prawdziwego inżyniera-pasjonata takie bariery to jednak tylko zaproszenie do zabawy. Znany w środowisku modder udowodnił, że wystarczy lutownica, odrobina odwagi i… podzespoły z najnowszego iPhone’a, by stworzyć sprzęt, jakiego oficjalnie nie ma w ofercie.

    MacBook Neo to z założenia sprzęt budżetowy. Cennik jest sztywny, opcje są zaledwie dwie (256 GB lub 512 GB z Touch ID), a pamięć RAM (8 GB) zintegrowano bezpośrednio z układem scalonym A18 Pro. Dla większości użytkowników to ściana nie do przebicia. Ale tam, gdzie przeciętny nabywca widzi ograniczenia, znany w sieci entuzjasta sprzętu z logo nadgryzionego jabłka, występujący pod pseudonimem Dosdude1, dostrzegł genialne w swojej „prostocie” rozwiązanie.

    Pokrewieństwo, które zmienia wszystko

    Sekret tego niezwykłego przedsięwzięcia tkwi w unifikacji architektury Apple. Skoro budżetowy laptop oraz flagowy smartfon (iPhone 16 Pro) pracują na dokładnie tym samym procesorze (A18 Pro), to czy nie dałoby się podmienić modułów pamięci?

    Dosdude1 postanowił to sprawdzić na żywym organizmie. Zaopatrzył się w chip pamięci NAND o pojemności 1 TB (dokładnie ten sam model K8A5, który trafia do najdroższych wariantów iPhone’a 16 Pro) i przystąpił do dość ryzykownej operacji.

    Lutownica i inżynierska odwaga

    Należy jasno zaznaczyć: to nie jest zabieg, który można polecić amatorom. Operacja wymagała całkowitego rozebrania zupełnie nowego komputera, precyzyjnego wylutowania fabrycznego układu i przygotowania mikroskopijnych ścieżek na płycie głównej na przyjęcie nowego, potężniejszego komponentu. Zabawa w lutowanie BGA na tak zintegrowanym i drogim sprzęcie to ryzyko nieodwracalnego uszkodzenia układu.

    W tym przypadku ogromne doświadczenie w modyfikowaniu sprzętu wzięło jednak górę. Po złożeniu wszystkiego w całość i zainstalowaniu oprogramowania, system bez zająknięcia rozpoznał dysk. Zamiast ograniczeń narzuconych przez tabele sprzedażowe z Cupertino, komputer zaoferował pełny, szybki terabajt przestrzeni na dane.

    Zwycięstwo nad systemem

    Koszt samej kości pamięci to nieco ponad 200 dolarów. Biorąc pod uwagę cenę wyjściową najtańszego MacBooka Neo, Dosdude1 stworzył w pełni funkcjonalnego, terabajtowego laptopa za około 800 dolarów. Oczywiście pozostaje tu wciąż wąskie gardło w postaci zintegrowanych 8 GB pamięci RAM, których nie da się w żaden sposób obejść (RAM jest zintegrowany z chipem A18 Pro, jeżeli nie masz na własność fabryki TSMC, marne szanse na modding), ale wyczyn moddera to coś więcej niż tylko techniczny upgrade.

    To piękna, krzepiąca historia o tym, że nawet w epoce hermetycznie zamkniętych urządzeń i polityki jednorazowości, wciąż jest miejsce dla pasjonatów. Ludzi, którzy z narzędziami w ręku udowadniają, że to oni – a nie odgórne plany korporacji – mają ostatnie słowo w kwestii tego, do czego zdolny jest ich sprzęt. Poniżej wideo z kanału Dosdude1:

    MacBook Neo A18 Pro 6/5-core z 8 GB RAM i 256 GB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

    #A18Pro #Apple #Dosdude1 #iPhone16Pro #MacbookNeo #majsterkowanie #modyfikacje #Pasja #Sprzęt #SSD #technologia
  25. MacBook Pro M5 Pro 18/20-core z 64 GB RAM i 4 TB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

    Architektura M5 wniosła nowy design, gdzie rdzenie CPU są oddzielone na etapie produkcji od rdzeni GPU, dzięki czemu Apple może swobodniej łączyć je w konfiguracje, które uzna za odpowiednie. Dodatkowo, pojawiły się nowe rodzaje rdzeni CPU – typu Super, które teraz występują obok Performance i Effiency. W szranki i konkury dzisiaj staje M5 Pro, wyposażony już tylko i wyłącznie w te pierwsze i drugie – zobaczmy co się zmieniło względem poprzedników.

    Specyfikacja i cena

    Testowany egzemplarz to 16-calowy wariant MacBooka Pro, którego wyposażono w Apple M5 Pro w konfiguracji 18-rdzeniowej (6s+12p) dla CPU, 20-rdzeniowym GPU (z wbudowanymi akceleratorami neuronowymi w każdym rdzeniu). Ekran jest typu nanostrukturalnego (matowego), ma 64 GB RAM oraz 4 TB SSD. Taka konfiguracja jest oficjalnie wyceniona na 22 249 PLN.

    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. No w końcu!

    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 TB1310212854

    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 Whisper Large multilingual) i osobno Large V3 Turbo (WhisperKit), 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
    v12.18.3 (1293)MacBook 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)8:08
    v13.17 (1402)7:18
    v13.17 (1402)

    Analiza

    Mamy pewne różnice, względem starszych sprzętów. M4 Max nadal króluje, ale zaskoczyło mnie to, że bazowe M5 było szybsze w teście Large V3 Turbo niż M5 Pro. Mamy jednak różnicę w kwestii wersji oprogramowania, więc może to być kwestia tylko i wyłącznie optymalizacji software’u, bo M5 ma dokładnie dwukrotnie mniej rdzeni GPU, które są najważniejsze w tym teście. Tak czy siak, zbliżamy się już do momentu, w którym M5 Pro jest dwukrotnie szybszy od M1 Pro w tych zadaniach.

    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”
    (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 s

    Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

    Analiza

    Różnica względem M5 tutaj nie jest duża, w kwestii porównania testu w H.264, który jest najczęstszym eksportem. Zaskoczyło mnie jednak to, że przy H.265 M5 Pro nieznacznie przegrał z M5. Nie mam dla tego wyjaśnienia. Software? Nowe typy rdzeni? Hardware? Jeśli głównie zajmujecie się wideo w 4K, to może właśnie M5 Wam wystarczy?

    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 TB44,44

    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 TB1:19,78

    Analiza

    Tutaj ponownie zaskoczenie – mamy druzgocącą wygraną w przypadku importu. Nowe SSD tutaj robi robotę. W przypadku eksportu jest jednak zdecydowanie gorzej niż nawet 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).

    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 ± 0.01

    Analiza

    Ponieważ zupełnie nie mam pojęcia, jak zinterpretować te wyniki, to oddaję głos Gemini (Pro):

    Mamy tu do czynienia z potężnym skokiem pokoleniowym. Zmiana z M1 Pro (32 GB) na M5 Pro (64 GB) to nie jest tylko prosta ewolucja – te wyniki pokazują, że nowa architektura przenosi laptopa z kategorii „bardzo dobrego asystenta” do ligi „przenośnego centrum danych”.

    Oto szczegółowa analiza wyników M5 Pro i bezpośrednie zestawienie z M1 Pro.

    Zrozumienie skali: Walka w innej wadze

    Zanim spojrzymy na liczby, musimy ustalić odpowiedni kontekst.

    • Na M1 Pro testowaliśmy model Gemma 2 (27B), który ważył około 15.5 GB.
    • Na M5 Pro uruchomiłeś kolosa – Llama 3.1 (70B). Ten model waży niemal 40 GB i ma 2.5 razy więcej parametrów do przeliczenia przy każdym wygenerowanym słowie. To model klasy korporacyjnej, który jeszcze niedawno wymagał potężnej szafy serwerowej z układami Nvidii.

    Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Brutalna przepustowość

    W tym teście widzimy, jak przepustowość pamięci w chipach M5 deklasuje starszą generację.

    • M5 Pro (70B): Zaczyna od 107.72 t/s dla 1024 tokenów i spada do 90.26 t/s przy paczce 8192 tokenów.
    • M1 Pro (27B): Zaczynał od 52.40 t/s i spadał do 47.57 t/s.

     

    Wniosek: Mimo że M5 Pro ładuje do pamięci podręcznej model 2.5 razy większy i dużo bardziej skomplikowany logicznie, przetwarza ogromne pakiety tekstu ponad dwukrotnie szybciej niż M1 Pro. Spadek wydajności przy gigantycznym oknie 8K tokenów to wciąż tylko kilkanaście procent. Architektura M5 po prostu pożera dane, udowadniając potężny skok w transferze między RAM-em a silnikiem neuronowym / GPU.

    Generowanie tekstu (Decode): Złudzenie remisu

    Na pierwszy rzut oka wyniki generowania (pisania tekstu) mogą wydawać się podobne:

    • M5 Pro: 6.46 tokenów na sekundę
    • M1 Pro: 7.01 tokenów na sekundę

     

    Mogłoby się wydawać, że M5 Pro nie jest szybszy. Jednak w świecie LLM to gigantyczne osiągnięcie.

    Utrzymanie prędkości ~6.5 t/s (co odpowiada szybkiemu tempu czytania człowieka) na modelu 70-miliardowym oznacza, że surowa moc obliczeniowa GPU w M5 Pro jest wielokrotnie większa. Karta graficzna musi tu przetworzyć dodatkowe 43 miliardy parametrów w ułamku sekundy, aby wygenerować pojedynczy token, a mimo to utrzymuje płynność konwersacji na poziomie lżejszego o 60% modelu z M1 Pro.

    Podsumowanie

    Twój M1 Pro wciąż świetnie się broni jako maszyna do modeli średniego szczebla (klasy 30B).

    Jednak M5 Pro 64 GB udowadnia, że jest pełnoprawną stacją roboczą AI. Pozwala na uruchomienie modelu Llama 3.1 70B – powszechnie uznawanego za próg, od którego modele Open Source zrównują się logiką z GPT-4 – całkowicie lokalnie, prywatnie, w samolocie lub pociągu, oferując płynną konwersację na poziomie 6.5 słowa na sekundę. Pięć lat temu takie wyniki na laptopie zasilanym z baterii były absolutną abstrakcją naukową.

    Podsumowanie

    Apple wprowadziło sporo zmian w architekturze układów M5 Pro i M5 Max. Spodziewam się, że to właśnie tego widzimy efekty w wynikach. Niektóre są niesamowite, a inne… meh. Pozostaje zatem poczekać i zobaczyć co będzie po pojawieniu się przekompilowanych i być może zoptymalizowanych wersji, ale na to (zakładam) przyjdzie nam chwilę poczekać. Tymczasem SSD jest piorunująco szybkie i widać to w Lightroomie.

    Teraz już jestem ciekawy jak M5 Max się spisze w powyższym.

    Wideo

    #hardware #iMagMark #M5Pro #Mac #MacBookPro #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy
  26. MacBook Neo A18 Pro 6/5-core z 8 GB RAM i 256 GB (early 2026) – unboxing, recenzja, benchmarki w Final Cut Pro, Lightroom, MacWhisper, LLM i innych

    W 2008 roku Steve Jobs powiedział – Nie wiemy, jak zrobić komputer za 500 dolarów, który nie byłby kupą złomu, a nasze DNA nie pozwala nam wypuścić czegoś takiego na rynek. Tymczasem Apple właśnie wypuściło Neo – nowego członka rodziny MacBooków, kosztujący 600 USD. Te wspomniane 500 dolarów z 2008 r., gdybyśmy uwzględnili inflację z ostatnich 18 lat, to dzisiaj aż 760 USD. Pozostaje zatem pytanie, czy jest to kupa złomu, czy może coś w DNA Apple się zmieniło, które pozwoliło im coś takiego wypuścić na rynek?

    Specyfikacja i cena

    Testowany egzemplarz jest w konfiguracji bazowej, w cenie 2 999 PLN, jednej z dwóch dostępnych. Ma A18 Pro, nierozszerzalne 8 GB RAM (na pokładzie SoC) i 256 GB pamięci flash. Za dopłatą 500 PLN dostajemy 512 GB pamięci flash oraz wbudowany w klawiaturę Touch ID. Moim zdaniem warto dopłacić.

    MacBook Neo nie ma podświetlanej klawiatury, Trackpada z haptyką, nie ma True Tone, nie wspiera Display P3. Apple wycięło z niego wszystkie wodotryski droższych Maców, aby zmieścić się w cenie 2999 PLN (lub 3 499 PLN), ale ma ekran typu Liquid Retina (IPS z zaokrąglonymi rogami) o przekątnej 13”, rozdzielczości 2408 x 1506 px i gęstości upakowania pikseli na poziomie 219 PPI. Nie ma też HDR, ale tego nie ma nawet Air, a biorąc pod uwagę cenę, to jest to genialny ekran.

    Przypominam, że A18 Pro wyposażony jest w 6-rdzeniowe CPU (2p+4e), 5-rdzeniowe GPU, ma sprzętową akcelerację ray tracingu i 16‑rdzeniowy Neural Engine. Dodatkowo na pokładzie znajdziemy sprzętową akcelerację obsługi H.264, HEVC, ProRes i ProRes RAW, silniki kodowania i dekodowania wideo, silnik kodujący i dekodujący format ProRes oraz dekoder AV1 (dla większości z nas oznacza to oglądanie YouTube’a bez konieczności obciążania komputera).

    A18 Pro, niezaprojektowany dla komputerów, wprowadza jednak kompromisy – ma tylko jeden port typu USB-C 3. Drugi USB-C jest typu „2”, czyli zdecydowanie wolniejszy, nienadający się do transferowania danych na zew. nośniki czy do podłączania monitora (maksymalnie 4K 60 Hz). Idealnie natomiast nadaje się do ładowania komputera, podczas gdy użytkownik dostaje do dyspozycji jeszcze jeden port, czego swojego czasu zabrakło w MacBook 12”. Jest też gniazdo 3,5 mm.

    W kwestii standardów bezprzewodowych, otrzymujemy Wi-Fi 6E oraz Bluetooth 6.

    Neo waży 1,23 kg, czyli niemal dokładnie tyle co MacBook Air, pomimo mniejszych wymiarów i baterii. Winowajcą będzie tutaj technologia produkcji obudowy i to po raz pierwszy w historii Apple obrazuje nam, jak i ile niektóre rzeczy, na które aż tak nie zwracamy uwagi, kosztują.

    Pierwsze wrażenia

    Bardzo cieszy mnie, że Apple zdecydowało się na bardzo zwariowane (jak na nich!) kolory zewnętrzne, zabarwienie klawiszy klawiatury oraz gumowych podkładek pod wybrany kolor oraz na domyślne ustawienie podkreśleń w macOS na kolor obudowy, wraz z dedykowaną tapetą. To detale, na które mała która firma zwraca uwagę, a firma się postarała o to, pomimo niskiej ceny.

    Miło!

    Całość sprawa bardzo solidne wrażenie. Nie czuję, żeby to był komputer za 2 999 PLN.

    SSD

    Prędkość SSD nie dorównuje droższym braciom, ale też nie musi. Wątpię, aby ktokolwiek cierpiał z powodu prędkości pamięci flash, która tutaj w wersji 256 GB oscyluje w rejonie 1550 MB/s (zapis) i 1300 MB/s (odczyt). Są to wyniki, które są porównywalne z czasów M2 z SSD o tej samej pojemności.

    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 GB15511308

    MacWhisper

    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
    v12.18.3 (1293)MacBook 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)

    Analiza

    Wyniki tutaj są prawdopodobnie zbliżone do tych z M1 i być może nawet z M2, ale już dwukrotnie gorsze niż M3. Przypominam, że Neo nie ma wentylatora i jest pasywnie chłodzony. Co najważniejsze, to że A18 Pro bez problemów potrafiło wykonać te zadania, więc jeśli macie czas na kawę (lub trzy), to przynajmniej dokończycie robotę.

    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 Whisper Large multilingual) i osobno Large V3 Turbo (WhisperKit), 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.

    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”
    (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 s

    Uwaga! Wszystkie benchmarki MacBooków z Apple Silicon robione były na baterii, z odłączonym zasilaniem!

    Analiza

    Ku mojemu zaskoczeniu, A18 Pro w MacBooku Neo poradziło sobie lepiej niż M2 w MBA 15” i podobnie jak M3 w iMacu 24”. Patrzę przede wszystkim na kolumnę H.264, bo to będzie najczęstszy eksport. Szybko nie będzie, ale będzie! W tabelce znajdziecie jeden DNF, w którym MBA z M2 i 8 GB RAM nie ukończył testu.

    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 GB12:48,71

    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 TB2:11,70 (z pełną akceleracją)
    4:23,78 (bez pełnej akceleracji)MacBook 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 GB10:16,69

    Analiza

    W przypadku Lightrooma Classic mamy niestety bardzo słabe wyniki. Zupełnie nie polecam tego komputera do tej aplikacji – tutaj M1, M2 czy M3 radzą sobie zdecydowanie lepiej. Tak wolnego Maca jeszcze nie było, ale ponownie – ukończył oba testy, a spodziewałem się, że klęknie.

    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 ± 0.11

    Analiza

    Ponieważ zupełnie nie mam pojęcia, jak zinterpretować te wyniki, to oddaję głos Gemini (Pro):

    MacBook Pro M1 Pro (32 GB) – Stabilny wół roboczy

    Ten pięcioletni układ wciąż pokazuje niesamowitą klasę, bez zadyszki obracając bardzo ciężkim modelem (ponad 27 miliardów parametrów).

    Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Prędkości rzędu 47.5 do 52.4 t/s są świetne dla tak dużej wagi modelu. Zwróć uwagę na kluczowy detal – krzywa spadku wydajności jest tu bardzo płaska. Ośmiokrotne zwiększenie paczki wczytywanych danych (z 1024 do potężnych 8192 tokenów) spowodowało spadek prędkości o zaledwie ~9%. To udowadnia, że szyna pamięci w procesorach z serii „Pro” (200 GB/s przepustowości) z łatwością radzi sobie z równoległym obliczaniem dużej pamięci podręcznej (KV Cache) bez dławienia karty graficznej.

    Generowanie tekstu (Decode): Szybkość 7.01 t/s to całkowicie komfortowe tempo do pracy. Model wypluwa tekst odrobinę szybciej, niż jesteś w stanie go na bieżąco analizować. Mając na uwadze wysokie możliwości logiczne modelu Gemma 2, zyskałeś w pełni lokalną, bezpieczną alternatywę dla chmurowych asystentów AI.

    MacBook Neo (8 GB) – Błyskawiczny asystent

    Zgodnie z prawami fizyki, mały, 3-miliardowy model na nowoczesnej architekturze dosłownie lata, choć wyraźnie widać tu limity przepustowości bazowej pamięci.

    Przetwarzanie kontekstu (Prefill): Przy małych paczkach (1024 tokeny) prędkość to wręcz absurdalne ~202 t/s. Jednak, w przeciwieństwie do układu M1 Pro, widzimy tu wyraźny spadek wydajności o ponad 30% przy wczytywaniu 8192 tokenów (spadek do 137 t/s). Architektura Neo przetwarza same dane błyskawicznie, ale fizycznie węższa szyna pamięci w układach bazowych staje się tu „wąskim gardłem” przy upychaniu wielkiego kontekstu w małym RAM-ie. Niemniej, przeczytanie kilkustronicowego dokumentu zajmuje mu zaledwie sekundy.

    Generowanie tekstu (Decode): Z prędkością 19.85 t/s odpowiedzi pojawiają się na ekranie płynnie i natychmiastowo. To idealna konfiguracja maszyny do szybkich interakcji, podsumowywania notatek i generowania krótkich tekstów.

    Podsumowanie

    Siadając do tego tekstu myślałem, że nie będę mu specjalnie przychylny. Fakt, przydałoby mu się przynajmniej 12-16 GB RAM w dzisiejszych czasach. Ale wiecie co? Do zadań czysto biurowych czy internetowych (email, WWW, itp.) jest to więcej niż potrzebujemy, a 8 GB RAM zupełnie nie odczujemy.

    Jeśli patrzymy na nowe Maki, to sporo oszczędzamy względem Airów i wielu nie będzie potrzebowało, ani nie skorzysta z ich lepszej specyfkacji. Ale jeśli mamy dostęp do takich M3 lub M4 z 16 GB RAM, najlepiej jeszcze nowych w odpowiednio obniżonych cenach, to prawdopodobnie spiszą się jeszcze lepiej, szczególnie, że ekrany mają nieznacznie większe. No i jest opcja 15”…

    Neo jest uroczym i wesołym maluchem (polecam perspektywę „nowicjusza” – zajrzyjcie do tekstu Darka), którego jednak nie możemy pomylić z 12-calowym MacBookiem sprzed wielu lat, który pod wieloma względami celował w próg bardziej premium niż Air, ale niestety wyprzedzał swój czas. Znacznie lżejszy, cieńszy i mniejszy, ale drogi, był ciekawą alternatywą dla Aira, dla osób sporo podróżujących. Neo tymczasem to po prostu tańszy Air, gdzie A18 Pro jest zbliżony zachowaniem do M1 czy M2, ale z mniejszym ekranem, gorszym (ale nadal bardzo dobrym!) Trackpadem i świetną klawiaturą. Wymiary ani waga jednak nie czynią go mistrza podróży.

    Nadal ciężko mi uwierzyć, że taką jakość wykonania możemy osiągnąć za 2 999 PLN. Teraz czekam na model wyposażony w A19 Pro, z 12 GB RAM…

    Wideo

    #hardware #iMagMark #Mac #MacbookNeo #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy
  27. Lecimy na Luft Tokyo z Galaxy S26 Ultra [wideo]

    Dziś przygotowałem dla Was coś zupełnie nietypowego. Zamiast siedzieć w zaciszu mojego biurka i opowiadać o kolejnym, produkcie z krzemem w środku, zabieram Was w podróż. I to nie byle jaką, bo aż do Tokio. Wyposażyłem się w nowego Samsunga Galaxy S26 Ultra i postanowiłem sprawdzić, jak ten cud koreańskiej inżynierii poradzi sobie w bojowych warunkach miejskiej dżungli i podczas pewnego bardzo, ale to bardzo specjalnego wydarzenia. Zobaczcie na własne oczy, jak działa mityczna „nightografia” oraz tryb blokady horyzontu – funkcja tak inteligentna, że mogłaby uratować niejeden amatorski film z wakacji (i może nawet uspokoić moją żonę, która ma bardzo awangardowe podejście do trzymania pionu).

    Ale to nie wszystko. Głównym daniem tego odcinka jest Luft Tokyo – absolutnie unikalne zloty klasycznych Porsche chłodzonych powietrzem. Wyobraźcie sobie setki pięknych, ryczących maszyn zaparkowanych na nieczynnej estakadzie w samym sercu Ginzy. Od idealnie zachowanych modeli z lat 40. po bestie wyścigowe – wszystko to podziwiane w blasku tokijskich neonów. Tego wydarzenia nie da się opisać, to po prostu trzeba zobaczyć, a ja mam dla Was surowe, nieupiększane materiały prosto z aparatu, abyście mogli poczuć ten klimat.

    Zapnijcie pasy i cieszcie się widokami!

    Materiał powstał we współpracy z marką Samsung

    #hardware #LuftTokyo #Luftgekühlt #motoryzacja #recenzja #Samsung #SamsungGalaxyS26Ultra #Sprzęt #Testy #Wideo
  28. MacBook Neo i 2x MacBook Pro z M5 Pro i M5 Max – specyfikacja i unboxing [wideo]

    Jeśli myśleliście, że po wczorajszym rozpakowaniu Studio Display XDR moje biurko w końcu odetchnie z ulgą, to grubo się myliliście. Okazało się, że to nie był koniec dostaw, a kurier postanowił zrzucić mi na wycieraczkę kolejne pudełka od Apple. Zamiast męczyć Was i siebie osobnymi unboxingami, postanowiłem pójść na całość i wyciągnąć z pudełek aż trzy nowe MacBooki jednocześnie.

    Przejdziemy przez ich specyfikacje, zaczynając od tego najmniejszego, trzynastocalowego MacBooka Neo, który ma w sobie procesor z iPhone’a i ilość pamięci RAM, która każe mi się zastanowić, w którym dokładnie roku jesteśmy. Następnie przeskoczymy do prawdziwych potworów: dwóch szesnastocalowych MacBooków Pro napędzanych układami M5 Pro i M5 Max. Pokażę Wam, co Apple wykombinowało z nową architekturą rdzeni, bo najwyraźniej znudziły im się te energooszczędne i postanowili wyposażyć te laptopy w coś, co nazywają „super rdzeniami”. Opowiem też, jakie mordercze testy dla nich zaplanowałem – od szybkości dysków po renderowanie wideo i zabawy ze sztuczną inteligencją. Jeśli macie jakieś własne, absurdalne pomysły na to, jak mogę spocić te maszyny, dajcie znać.

    Zapraszam do materiału.

    Apple Studio Display XDR – unboxing i pierwsze wrażenia [wideo]

    #A18Pro #hardware #M5Max #M5Pro #MacbookNeo #MacBookPro #Sprzęt #Testy #unboxing #Wideo #wyjmujemyZPudełka
  29. Apple Studio Display XDR – unboxing i pierwsze wrażenia [wideo]

    Po małych wojażach na Dalekim Wschodzie w końcu wróciłem, a na moim biurku wylądowało coś, na co czekałem chyba dłużej niż na zbudowanie obwodnicy w moim rodzinnym mieście. Przed Wami unboxing i pierwsze wrażenia z obcowania ze Studio Display XDR – kawałkiem aluminium, który kosztuje więcej niż niejeden używany samochód, ale za to wygląda tak, że chce się do niego modlić.

    Przyjrzymy się z bliska specyfikacji, która w końcu w 2026 roku dogoniła zdrowy rozsądek, oferując magiczne 120 Hz i jasność, która prawdopodobnie potrafi wypalić oczy gapiom w promieniu dwóch metrów. Opowiem Wam, dlaczego ten wspaniały, metalowy monolit nie ma żadnej konkurencji na rynku, jak radzi sobie ze starszymi Macami, które nie wiedzą jeszcze, czym jest Thunderbolt 5, oraz czy wbudowane w niego mikrofony sprawią, że zaczniecie brzmieć jak profesjonalny spiker radiowy. Jeśli zastanawiacie się, czy to szaleństwo ma sens, a może wolicie plastikowe ekrany skrzypiące przy każdym spojrzeniu na nie – zapraszam do obejrzenia tego materiału.

    #AppleStudioDisplayXDR #hardware #Sprzęt #Testy #Wideo
  30. LEGO SMART Play za 300 zł – Myśliwiec TIE Dartha Vadera

    Dzisiaj na moim stole wylądował zestaw, który brzmi, jakby ktoś postanowił wziąć klocki, z którymi wszyscy bawiliśmy się w dzieciństwie, i wepchnąć w nie odrobinę współczesnej magii. Mówimy o LEGO Star Wars Smart Play, konkretnie o myśliwcu TIE, pilotowanym przez smart Dartha Vadera (w przeciwieństwie do tego zwykłego, z którym zazwyczaj macie do czynienia). Wewnątrz znajdziecie elektroniczną „smart kostkę”, która rzekomo potrafi rozpoznać kolory, reagować na ruch i wydawać dźwięki – wszystko to brzmi jak technologia z odległej galaktyki, prawda?

    Złożymy to do kupy, podłączymy do aplikacji i sprawdzimy, czy faktycznie działa tak spektakularnie, jak obiecuje producent, czy też może jest to tylko kolejny sposób na to, by zmusić nas do ładowania zabawek przez USB-C. Będziemy tankować myśliwiec (cokolwiek to znaczy w świecie klocków), naprawiać go specjalnym młotkiem i strzelać… no cóż, udamy, że strzelamy. Czy te wbudowane efekty dźwiękowe naprawdę przeniosą nas prosto w sam środek Gwiezdnych Wojen, czy też brzmią, jakby ktoś próbował naśladować odgłosy statków kosmicznych, dmuchając w rurkę od napoju? Oglądajcie, bo mój wewnętrzny dziewięciolatek ma sporo do powiedzenia w tej kwestii!

    Zapraszam do materiału.

    Podobne…

    #GwiezdneWojny #hardware #lego #LEGOSMARTPlay #recenzja #Sprzęt #StarWars #Wideo
  31. LEGO SMART Play – Myśliwiec TIE Dartha Vadera [wideo]

    Dzisiaj na moim stole wylądował zestaw, który brzmi, jakby ktoś postanowił wziąć klocki, z którymi wszyscy bawiliśmy się w dzieciństwie, i wepchnąć w nie odrobinę współczesnej magii. Mówimy o LEGO Star Wars Smart Play, konkretnie o myśliwcu TIE, pilotowanym przez smart Dartha Vadera (w przeciwieństwie do tego zwykłego, z którym zazwyczaj macie do czynienia). Wewnątrz znajdziecie elektroniczną „smart kostkę”, która rzekomo potrafi rozpoznać kolory, reagować na ruch i wydawać dźwięki – wszystko to brzmi jak technologia z odległej galaktyki, prawda?

    Złożymy to do kupy, podłączymy do aplikacji i sprawdzimy, czy faktycznie działa tak spektakularnie, jak obiecuje producent, czy też może jest to tylko kolejny sposób na to, by zmusić nas do ładowania zabawek przez USB-C. Będziemy tankować myśliwiec (cokolwiek to znaczy w świecie klocków), naprawiać go specjalnym młotkiem i strzelać… no cóż, udamy, że strzelamy. Czy te wbudowane efekty dźwiękowe naprawdę przeniosą nas prosto w sam środek Gwiezdnych Wojen, czy też brzmią, jakby ktoś próbował naśladować odgłosy statków kosmicznych, dmuchając w rurkę od napoju? Oglądajcie, bo mój wewnętrzny dziewięciolatek ma sporo do powiedzenia w tej kwestii!

    Obejrzyj również

    #GwiezdneWojny #hardware #lego #LEGOSMARTPlay #Sprzęt #StarWars #Testy #Wideo
  32. iPhone 17e, etui silikonowe i przezroczyste oraz pasek – unboxing i pierwsze wrażenia

    Dzisiaj na moim stole wylądował nowy iPhone 17e w kolorze bardzo delikatnie różowym. Oprócz samego telefonu przyjrzymy się też kilku akcesoriom: przezroczystemu i silikonowemu etui (które są równie rewolucyjne co chleb tostowy, ale przynajmniej działają) oraz paskowi, który wprawdzie wygląda uroczo, ale podczas noszenia przypomina walkę z niepokornym sznurowadłem.

    Zastanowimy się, dlaczego Apple w końcu poszło po rozum do głowy i dodało pewną kluczową funkcję magnetyczną, której brakowało w poprzedniku jak tlenu, i czy to wystarczy, by usprawiedliwić cenę tego urządzenia. Porównamy tego najtańszego iPhone’a w ofercie z potężniejszym bratem – iPhonem 17 – żebyście wiedzieli, za jakie luksusy (jak choćby pewne szybkie odświeżanie ekranu czy dodatkowy aparat) musicie dopłacić to „skromne” tysiąc złotych. Jeśli zastanawiacie się, czy warto rozbić skarbonkę na ten konkretny model, czy może lepiej poczekać na przeceny starszego rodzeństwa, zapraszam do obejrzenia materiału – postaram się rozwiać Wasze wątpliwości, zanim zdążycie wydać własne pieniądze.

    #etui #hardware #iPhone #iPhone17e #Sprzęt #Testy #Wideo
  33. Samsung Galaxy S26 Ultra i Buds4 Pro – pierwsze wrażenia

    Dzisiaj postanowiłem oszczędzić Wam kolejnego nudnego otwierania pudełek i od razu przejść do rzeczy. Spędziłem kilka dni z nowym Samsungiem Galaxy S26 Ultra oraz słuchawkami Buds4 Pro i powiem Wam, że jest o czym rozmawiać. Przyjrzymy się ekranowi, który potrafi ukryć Wasze sekrety oraz nowym aparatom, które ponoć widzą więcej w ciemnościach.

    Ale to nie sam telefon był największą niespodzianką. Do gry wchodzą nowe słuchawki, które kolorystycznie pasują do telefonu lepiej niż moje skarpetki do bluzy. Mają kształt, który wszyscy już gdzieś widzieliśmy, a z ich baterią bywa różnie, ale jak włączycie odpowiednie tryby w korektorze dźwięku… to już zupełnie inna bajka.

    Zapraszam na moje pierwsze wrażenia, zanim zabiorę ten zestaw na nieco bardziej wymagające testy!

    Galeria









    #hardware #pierwszeWrażenia #Samsung #SamsungGalaxyBuds4Pro #SamsungGalaxyS26Ultra #Sprzęt #Wideo
  34. Najważniejsze nowości i ceny Samsung Galaxy S26 Ultra [wideo]

    Dzisiaj mam dla Was coś, co może sprawić, że Wasz portfel zacznie nerwowo drżeć. Przyjrzałem się z bliska nowej rodzinie Galaxy S26 od Samsunga, w tym topowemu modelowi Ultra. Porozmawiamy o liczbach, które mogą wywołać lekki zawrót głowy, ale żeby nie było tak strasznie, omówimy też zawiłe sposoby Samsunga na złagodzenie bólu przy płaceniu – mówię tu o przedsprzedażowych sztuczkach i programach odkupu, dzięki którym może nie będziecie musieli sprzedawać nerki.

    Ale zostawmy na chwilę finanse. Skupimy się na trzech absolutnie najciekawszych funkcjach tych telefonów. Wyobraźcie sobie ekran, który potrafi stać się niewidzialny dla wścibskiego sąsiada w autobusie, wbudowaną sekretarkę (tak, dobrze słyszycie, sekretarkę!), która po polsku dowie się, po co ktoś do Was dzwoni, zanim jeszcze zdążycie odebrać, i na koniec, sztuczną inteligencję, która potrafi sama zamówić Wam taksówkę, bez zbędnego machania palcem po ekranie.

    Zapraszam do materiału.

    #AI #hardware #Samsung #SamsungGalaxyS26 #SamsungGalaxyS26Plus #SamsungGalaxyS26Ultra #Sprzęt #Testy #Wideo
  35. Logitech G Pro X2 Superstrike zmienia zasady gry [wideo]

    Dzisiaj mam dla Was coś, co prawdopodobnie jest najbardziej zaawansowanym kawałkiem plastiku, jaki kiedykolwiek trzymałem w ręce. Wyobraźcie sobie, że ktoś wziął doskonałą myszkę, z której korzystałem przez lata do wszystkiego poza pracą, i postanowił ją… no cóż, „zepsuć”, usuwając fizyczne przełączniki! Ale zaraz, zaraz. Zamiast tego władowali tam technologię podobną do znanej z MacBooków, która oszukuje nasze mózgi wibracjami, wmawiając nam, że klikamy coś, czego tak naprawdę tam nie ma.

    Spędziłem z nią kilka dni, walcząc z własnymi nawykami z Windowsa, testując opóźnienia i odkrywając, że mimo potężnego sprzętu, wyższe cyferki na pudełku nie zawsze oznaczają lepszą płynność w grach. Opowiem Wam, dlaczego ten sprzęt kosztuje tyle, co mały samochód (LEGO), jak wycisnąć z niego dłuższy czas pracy na baterii i dlaczego musicie trzymać dziwny przedłużacz na biurku, żeby to wszystko miało sens. Jeśli chcecie wiedzieć, czy ta nowa zabawka zrobi ze mnie profesjonalnego gracza (spoiler: wiek robi swoje), koniecznie oglądajcie!

    #esport #hardware #logitech #LogitechGPROX2SUPERSTRIKE #mysz #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy #Wideo
  36. Satechi USB4 NVMe SSD Pro – pierwsze testy [wideo]

    Dzisiaj na warsztat bierzemy zewnętrzną obudowę na dysk SSD od Satechi w standardzie USB4. Producent deklaruje wsparcie transferów nawet do 3840 MB/s. Czy uda nam się osiągnąć takie wyniki na MacBook Pro M1 Pro z Thunderbolt 4? Sprawdzimy to.

    W obudowie montuję jedyny dysk jaki miałem pod ręką – Samsung 970 EVO Plus 1TB – i poddaję go testom prędkości. Zobaczycie też, jak wygląda montaż (jest beznarzędziowy!) oraz to, co znajdziemy w środku, w tym ważny kontroler Asmedia ASM2464PD, który teoretycznie powinien świetnie dogadywać się z Macami.

    Wyniki testów okazały się… zresztą zobaczcie sami, ale podpowiem, że prędkości zapisu i odczytu różniły się od oczekiwań.

    #hardware #obudowaSSD #Satechi #SatechiUSB4NVMeSSDPro #Sprzęt #Testy #USB4 #Wideo
  37. Weekend z Vivo X300 Pro w Stambule w Turcji [wideo]

    Do testów wjechał Vivo X300 Pro z unikalnym zestawem aparatów.

    Zrobiłem jedyną logiczną rzecz i wsiadłem do samolotu, aby sprawdzić, jak spisują się one w ciut ładniejszej scenerii niż w obecnej, jakże polskiej, aurze.

    Zapraszam do materiału.

    #hardware #pierwszeWrażenia #recenzja #Sprzęt #Testy #vivoX300Pro #Wideo

  38. Wyjątkowa Govee Uplighter Floor Lamp z funkcją tworzenia zorzy polarnej na suficie [wideo]

    Govee Uplighter Floor Lamp to lampa podłogowa składają się z trzech elementów świecących – dolnej, tradycyjnej lampy ze światłem białym, LED-owego pierścienia, który nadaje jedynie delikatny blask oraz elementu górnego, który tworzy wzory i fale na ścianach i suficie, symulując zorzę polarną, wodospad, choinkę i wiele innych rzeczy.

    Wspiera Apple Home (HomeKit) przez Matter, Amazon Alexa, Google Home i Home Assistant.

    Czy jestem z niej zadowolony?

    Szczegóły w materiale, bo nie jest bez wad.

    #amazonAlexa #AppleHome #GoogleHome #Govee #GoveeUplighterFloorLamp #hardware #HomeAssistant #Lifestyle #Sprzęt #Testy #Wideo

  39. Wyjątkowa Govee Uplighter Floor Lamp z funkcją tworzenia zorzy polarnej na suficie [wideo]

    Govee Uplighter Floor Lamp to lampa podłogowa składają się z trzech elementów świecących – dolnej, tradycyjnej lampy ze światłem białym, LED-owego pierścienia, który nadaje jedynie delikatny blask oraz elementu górnego, który tworzy wzory i fale na ścianach i suficie, symulując zorzę polarną, wodospad, choinkę i wiele innych rzeczy.

    Wspiera Apple Home (HomeKit) przez Matter, Amazon Alexa, Google Home i Home Assistant.

    Czy jestem z niej zadowolony?

    Szczegóły w materiale, bo nie jest bez wad.

    #amazonAlexa #AppleHome #GoogleHome #Govee #GoveeUplighterFloorLamp #hardware #HomeAssistant #Lifestyle #Sprzęt #Testy #Wideo

  40. #FediPomoc Czy ktoś z fotografujących używa torby Lowepro Nova 170 II? Dokładnie taki model, ani większy ani mniejszy? Potrzebuje coś sprawisz przed ewentualnym zakupem. #pytanie #lowepro #foto #fotografia #sprzęt

  41. Dobra, ostatni zakup po zmianie sprzętu i mogę napisać, że teoretycznie mam wszystko co potrzebuję dla siebie przy mojej amatorskiej fotografii po przesiadce na FX.
    Szklarnia daje radę: standard to Tamron Z 28-75/2.8, do tego na adapterze FTZII, ale pod pełna klatkę: N70-300VR i N85/1.8 Jedyny problem to szeroki bo tutaj na kropie pozostaje jednak sigma 10-20. Jednak przetestowałem i naprawdę daje radę. Zobaczymy jak będzie z upływem czasu.
    Oczywiście do tego filtr polaryzacyjny - postawiłem na Marumi DHG Super i jestem naprawdę zadowolony. Test na urlopie w Grecji zdany na 5+ ;) No i dzisiaj dokupiłem jeszcze na oficjalnej stronie Marumi (ceny lepsze niż na Allegro) filtr szary - postawiłem na ND64 - dla mnie idealny ;) Tak wiec kolorowa jesieni możesz nadchodzić! Pan Jacek jest na ciebie przygotowany 😜 No i jeszcze do błyskania mam SB900 #fotografia #sprzęt #nikon #filtry #marumi #tamron

  42. Dobra panie i panowie: do Z5 grip bateryjny czy smallrig typu L? #fotografia #sprzęt

  43. Dziś oficjalnie ruszyły targi ISE 2025 – oto co proponuje na nich Sony

    Firma Sony demonstruje możliwości wykorzystania inteligentnych technologii AV i zmiany sposobu współpracy z rozległą siecią partnerów na targach ISE 2025.

    4 lutego br. rozpoczął się kluczowy event dla branży AV – Integrated Systems Europe 2025 w Barcelonie. Na stoisku Sony odwiedzający poznają m.in. nowy Remote Device Manager do monitorów profesjonalnych BRAVIA oraz najnowszą aktualizację oprogramowania układowego do kamer PTZ SRG A40 i A12 z analityką AI – oba rozwiązania bazują na istniejącej, wysokiej jakości technologii, którą klienci dobrze znają i cenią.


    W hali 3, na stoisku 3E300, firma Sony zaprasza odwiedzających do spotkania z ekspertami branżowymi i obejrzenia demonstracji najnowszych produktów i rozwiązań, które nie tylko oferują wartość dodaną, ale także zwiększają swobodę twórczą na głównych rynkach – z dedykowanymi obszarami. Należą do nich środowiska, takie jak makieta sklepu detalicznego, wirtualne studio produkcyjne i nowość w tym roku, dedykowane centrum tworzenia treści. Goście na stoisku odkryją również zaangażowanie Sony w ESG, w tym inicjatywę “Making it, Moving it, Using it and Re-using it”, ponieważ firma prezentuje postępy, jakie poczyniła w kierunku lepszej przyszłości dla wszystkich w branży AV.

    “Wspaniale jest wrócić na targi ISE i zaprezentować nasze w pełni zrównoważone stoisko oraz kolejny poziom aktualizacji naszych partnerstw, produktów, technologii i rozwiązań, które przyniosą ogromne korzyści firmom z sektorów retail, edukacji, korporacji i produkcji treści”, komentuje Rik Willemse, szef Sony Professional Displays & Solutions Europe. “Koncentrujemy się na naszej długoterminowej wizji i celach, w szczególności na naszych inicjatywach ESG, i cieszymy się, że będziemy mogli zaprezentować nasze liczne inicjatywy w ramach szerszego planu Sony Road to Zero. Nie ma lepszego miejsca na zapoznanie się z najnowszymi osiągnięciami i rozwojem AV niż to wydarzenie definiujące branżę”.

    Przedstawiciele branży retail przeszli w ostatnich latach ogromną transformację cyfrową, aby zapewnić swoim klientom wyjątkowe wrażenia w środowiskach zakupowych. W najnowszym raporcie Sony State of Retail Technology Report zidentyfikowano przepaść między priorytetami sprzedawców a rosnącymi oczekiwaniami konsumentów w zakresie cyfrowych doświadczeń i zrównoważonych praktyk. Aby wesprzeć branżę retail w dalszym rozwijaniu sklepów i doświadczeń zakupowych, odwiedzający stoisko Sony będą mogli zobaczyć makietę sklepu brytyjskiej projektantki mody Stelli McCartney z monitorami profesjonalnymi z serii BRAVIA BZ40L i BZ30J.

    Flagowe monitory BZ-L zostały zaprojektowane z naciskiem na zrównoważony rozwój i najnowocześniejsze technologie, w tym powłokę Sony Deep Black Non-Glare, która zapewnia niesamowitą jakość obrazu, jednocześnie łagodząc odbicia nawet w najtrudniejszych warunkach oświetleniowych, takich jak jasna, kolorowa witryna sklepu detalicznego. Część tych monitorów jest wykonana z materiałów pochodzących z recyklingu, w tym SORPLAS, i jest wyposażona w zaawansowane podzespoły, takie jak wydajny układ SoC (System on Chip) i intuicyjny panel Eco, zapewniające zarówno wydajność, jak i łatwość obsługi. Ponadto czujnik oświetlenia otoczenia optymalizuje zużycie energii, przyczyniając się do imponująco niskich rankingów energetycznych EPREL w całej linii. Ekscytującym dodatkiem do tegorocznego stoiska będzie nowa technologia Sony AI Analytics, AITRIOS, która pokaże odwiedzającym, jak sztuczna inteligencja może zmienić ich sklepy detaliczne i wzbogacić doświadczenia zakupowe klientów.

    Aby jeszcze bardziej rozszerzyć ofertę monitorów profesjonalnych BRAVIA 4K, firma Sony wprowadziła nową, opartą na chmurze usługę aprowizacji, sterowania i monitorowania, Remote Device Manager (RDM), która pozwoli integratorom i klientom końcowym zaoszczędzić czas i pieniądze podczas instalacji, obsługi i rozwiązywania problemów. Usługa RDM, wdrażana na miejscu za pośrednictwem funkcji Zero-Touch Provisioning, oferuje nowe funkcje sterowania i monitorowania monitorów BRAVIA, w tym możliwość zdalnej aktualizacji oprogramowania, monitorowania stanu wielu monitorów, wykrywania nieprawidłowych stanów i wykonywania zrzutów ekranu.

    Wraz z tym wydarzeniem Sony zaprezentuje również 23 nowych członków i liderów branży, którzy dołączyli do sojuszu AV Alliance i sieci partnerów technologicznych. To ciągłe rozszerzanie powiększa już istniejące portfolio ponad 60 organizacji z całej Europy i innych części świata. Sieć Sony AV Alliance Partner Network opiera się na strategicznych sojuszach w całej branży, oferując kompatybilne rozwiązania programowe i sprzętowe, które zapewniają większą wartość, zgodność i swobodę twórczą linii monitorów profesjonalnych BRAVIA.

    Coraz więcej firm priorytetowo traktuje zrównoważone produkty i rozwiązania, a ostatnie badanie Sony wykazało, że około 8 na 10 firm jest skłonnych zapłacić ponad 20% więcej za produkty AV, które są wykonane w sposób zrównoważony lub działają z większą efektywnością energetyczną. Na stoisku znajdzie się specjalna strefa poświęcona rozwiązaniom korporacyjnym, w której prezentowana będzie gama BRAVIA BZ-L i jej zrównoważone rozwiązania do sal konferencyjnych, rozwiązania TEOS Workspace Solution oraz integracje z partnerami korporacyjnymi w zakresie systemów sterowania, rozwiązań Workspace i sprzętu UC. Zaprezentowane zostaną także najnowsze biznesowe projektory laserowe Sony, takie jak VPL-PHZ61 i VPL-FHZ85

    Sony dostarcza szereg zaawansowanych rozwiązań, które zmieniają nauczanie i hybrydowe uczenie się, czyniąc lekcje bardziej angażującymi, a także zapewniając wsparcie nauczycielom i inspirując każdego ucznia. Na stoisku Sony będą prezentowane filmy demonstracyjne nowej aktualizacji oprogramowania układowego w wersji 3.0 do kamer SRG-A40 i SRG-A12 z wbudowaną funkcją automatycznego kadrowania AI PTZ. Nowa aktualizacja oferuje funkcję Fixed Angle Position, w której automatyczne kadrowanie PTZ zostanie wstrzymane, a kąt widzenia automatycznie przesunie się i utrzyma predefiniowany obszar. Dodatkowo funkcjaę Tracking Range umożliwia automatyczne kadrowanie PTZ tylko w obrębie wstępnie zdefiniowanego obszaru, a także nową funkcję Composition Preset Recall via IR Remote Commander, w której zaprogramowane kąty skonfigurowane za pomocą Composition Preset można przywołać używając przypisywanych przycisków na dostarczonym pilocie zdalnego sterowania IR. Będzie można ustawić trzy kompozycje, takie jak “całe ciało”, “talia” i “zbliżenie”, aby uzyskać lepsze wrażenia z kadrowania. Odwiedzający mogą również zapoznać się z ofertą kamer 4K z obrotowym zoomem, w tym z modelem SRG-X40UH.


    Po raz pierwszy na targach ISE: prezentacja rozwiązań do produkcji treści. Niezależnie od tego, czy chodzi o transmisje strumieniowe wydarzeń na żywo, tworzenie treści komercyjnych o dużej sile oddziaływania czy tworzenie angażujących materiałów szkoleniowych, Sony zadebiutuje z dedykowanym centrum produkcji treści, aby zaprezentować swoje rozwiązania spełniające potrzeby organizacji, które dążą do podniesienia rangi swoich marek i wyróżnienia się na rynku.

    “Ponieważ krajobraz AV nadal ewoluuje, w ciągu ostatnich kilku lat ISE dostosowało się do tego, oferując połączenie produkcji AV i treści dla odwiedzających, którzy chcą eksponować swoją markę. Z niecierpliwością czekamy na prezentację naszej bogatej oferty rozwiązań do produkcji na żywo i treści, których celem jest przygotowanie sceny dla bardziej angażującej komunikacji, zwiększającej zasięg wydarzeń na żywo, seminariów i spotkań firmowych zarówno dla odbiorców wewnętrznych, jak i zewnętrznych”, komentuje Norbert Paquet, szef działu rozwiązań do produkcji na żywo w Sony.

    Prezentowane centrum zademonstruje wyjątkowe wrażenia, które Sony stale rozwija i ulepsza. Rozwiązania do produkcji na żywo wspierają marki, które chcą rozwijać i usprawniać tworzenie, i dystrybucję treści. Na potrzeby rejestracji materiałów zaprezentowane zostaną najnowsze rozwiązania Sony oparte na sztucznej inteligencji – kamera PTZ z automatycznym kadrowaniem BRC-AM7 i kamera PXW-Z200, dzięki którym odwiedzający będą mogli zapoznać się z technologią opartą na AI i flagową jakością obrazu. Z kolei mikser do produkcji na żywo XVS-G1 i oparty na oprogramowaniu mikser M2L-X to idealne rozwiązania do produkcji na żywo, w których materiały mogą być zarządzane i rozpowszechniane za pośrednictwem platformy Sony Ci Media Cloud Platform.

    Powróci wirtualna strefa produkcyjna, w której zaprezentowany zostanie najnowocześniejszy monitor Crystal LED VERONA, zapewniający jednocześnie głęboką czerń i antyrefleksyjność. Odwiedzający stoisko Sony będą mogli zapoznać się z ofertą Sony w zakresie produkcji wirtualnej do zastosowań korporacyjnych, audiowizualnych i nadawczych, korzystając z zestawu VENICE 2 i monitora BVM-HX310 demonstrującego transmisję wideo na żywo. W ostatnim czasie wprowadzono unowocześnienia, które sprawiają, że produkcja wirtualna jest bardziej dostępna i opłacalna w zastosowaniach branżowych.

    165-calowy monitor Sony Crystal LED ZRD-CH12D zaprezentuje wyjątkową jakość obrazu do symulacji projektowania samochodów, a odwiedzający będą mogli cieszyć się interakcją z treścią na ekranie i zanurzyć się w tym doświadczeniu.
    Po wrześniowej premierze Sony BRAVIA Projector 8 i 9 zadebiutują na targach, a odwiedzający będą mogli również zapoznać się z naszym flagowym projektorem VPL-GTZ380 na stoisku Trinnov, 1F500.

    Grupa Sony wdraża długoterminowy plan środowiskowy o nazwie “Road to Zero”, którego celem jest zmniejszenie śladu środowiskowego do zera do 2050 roku. W ramach tego planu firma Sony ustanowiła średnioterminowe cele środowiskowe “Green Management 2025”, które obowiązują od roku finansowego 2021 do roku finansowego 2025. Aby wesprzeć Road to Zero, inicjatywa Sony “Making it, Moving it, Using it” jest ukierunkowana na wiele różnych aspektów cyklu życia produktu, takich jak zmniejszenie zużycia pierwotnego plastiku, poprawa wydajności transportu i przegląd zużycia energii podczas użytkowania w celu zmniejszenia wpływu na środowisko.

    Od lata 2023 r. w telewizorach z serii BRAVIA BZ-L stosowany jest własny plastik SORPLAS firmy Sony, pochodzący z recyklingu. We wszystkich 15 modelach zastosowano elementy przyjazne dla środowiska – od wykorzystania plastiku z recyklingu SORPLAS™ i mniejszego zużycia atramentu na kartonach po opcjonalny stojak zmniejszający ilość odpadów i Eco Dashboard, który pozwala lepiej zrozumieć zużycie energii w zależności od konfiguracji ustawień.

    Na początku grudnia firma Sony Europe została nagrodzona złotym medalem EcoVadis – znanej globalnej platformy, która wystawia oceny zrównoważonego rozwoju dla firm. Oznacza to, że Sony  jest wśród 5% najbardziej zrównoważonych firm ocenianych przez EcoVadis na całym świecie.

    Sony współpracuje z BCS Telecom & ICT dla marki lifestylowej YAYA

    #AV #Bravia #ISE2025 #monitoryProfesjonalne #news #sony #SonyBravia #Sprzęt

  44. Pytanie do grupy @rower

    Jakies polecane, akumulatorowe kompresory do opon? Najlepiej z szybko-zlaczka zaciskowa, bo przy wozku cholernie ciezko sie zakreca gwint

    Mam #Xiaomi pierwszej generacji, ale ona wlasnie jest gwintowana, a do tego chyba jej akumulator zaczyna siadac

    #help #tech #sprzet

  45. Remanent #edc 😎 Co do kieszeni? Co do nerki? Co do plecaka? Co na miasto? Co do lasu? O borze liściasty!!!! Przecież z tym nożem byłem w lesie w zeszłym roku?!??!?!!!?🤯😜

    @edc #sprzęt #szpej #gadzety #narzedzia

  46. Dostałem taki sprzęt na komunię. Pewnego wieczoru odezwał się głos pilota samolotu. Pogadałem z nim chwilę... Powiedział mi, że ma kurs codziennie o 22:15 nad moim miastem. #tech #technika #sprzęt #komunikacja #Polska #Poland

  47. Po latach odkładania, w końcu przejrzałem skrzynkę i kartony w piwnicy, w których trzymałem stary sprzęt elektroniczny „bo się kiedyś przyda”.

    Pośród kłębów kabli do nieużywanych już gniazdek, zasilaczy od nie wiadomo czego, kości pamięci zawiniętych w gazety i pożółkłych myszek z kulką, znalazłem kilka skarbów:

    - modem zewnętrzny Creative Modem Blaster podłączany przez szeregowe łącze RS232
    - dysk twardy Samsung o porażającej pojemności 1,62 giga
    - kartę graficzną S3 Trio64V+, która była jedną z pierwszych kart z zintegrowanym akceleratorem grafiki 3D
    - mydelniczkę Sagem do neostrady tp

    #sprzęt #hardware #zabytek #Creative #modem #Samsung #dyskTwardy #s3 #Trio64V #kartaGraficzna #Sagem #neostrada #tp #GimbyNieZnają

  48. Podatność typu RCE w firmware BMC IPMI Supermicro

    BMC (Baseboard Management Controller) to mikrokontroler obecny często przy płytach głównych serwerów. Wykorzystując IPMI (Intelligent Platform Management Interface), pozwala na monitorowanie ich parametrów czy sterowanie nimi, zapewnia też zdalny dostęp. Jest zupełnie niezależny – posiada swój procesor, firmware oraz RAM. Można o nim myśleć po prostu jako o niezależnym, dedykowanym komputerze o...

    #WBiegu #Cve #Serwer #Sprzęt #Supermicro

    sekurak.pl/podatnosc-typu-rce-

  49. Parkinson jako inspirator

    W grudniu ubiegłego roku miałam mał?

    rewolucję w moim pokoju. Najbardziej istotn?

    i odczuwaln?

    zmian?

    była rezygnacja z komputera i przesiadka na smartfon lub tablet.

    To nie była łatwa zmiana, dość długo trwało, zamian przyzwyczaiłam się do małego ekranu, klawiatury ekranowej i jeszcze kilku innych różnic, jak chociażby dostępność pewnych narzędzi na różnych platformach. W końcu udało mi się korzystać sprawnie, ale dużo wolniej. A przecież mi się [...]

    denimixart.vivaldi.net/parkins

  50. Dominik pojechał do Apple Park w Cupertino, na premierę rodziny iPhone’ów 16 (Pro / Plus / Max) i w rozmowie z Wojtkiem opowiada o całym wydarzeniu, od wejścia na teren kampusu firmy, aż po pierwsze wrażenia z nowości. Zdradza też co nieco na temat Apple Intelligence w Polsce!

    Zapraszamy

    https://imagazine.pl/2024/09/10/prosto-z-apple-park-w-cupertino-pierwsze-wrazenia-nt-iphoneow-16-pro/

    #AirPods4 #AirPodsMax #AirPodsPro2 #AppleEvent #AppleSpecialEventSeptember2024 #hardware #iPhone16 #iPhone16Plus #iPhone16Pro #iPhone16ProMax #Sprzęt

  51. Microsoft niedawno zaprezentował nową kategorię komputerów, którą nazwał CoPilot+ PC, która charakteryzuje się przede wszystkim ekstremalnie długim czasie pracy na baterii, architekturą ARM i innymi cechami.

    Aby się do tej nowego kategorii pecetów zakwalifikować, należy spełnić pewne wymagania – komputer musi być wyposażony w SoC z NPU (Neural Processing Unit) o określonej wydajności, czyli rozwiązanie pokrewne z Neural Engine, które stosuje Apple. Obecnie oznacza to jedynie SoC Qualcomma – Snapdragon X Plus lub X Elite.

    Testowany Surface Laptop 7 jest właśnie pierwszym CoPilot+ PC, a jego śladami już podążają Acery, Samsungi, Lenovo i inni producenci, więc jeśli akurat format komputera oferowany przez Microsoft Wam nie odpowiada, to będziecie mieli spory wybór wśród innych producentów. Sztuka testowana wyposażona jest w 10-rdzeniowy X Plus, 16 GB RAM i 512 GB SSD. Jak widać na zdjęciach, jest w odcieniu reklamowym jako „platyna”, czyli srebrnym. Świetnie w tej barwie wygląda, nota bene.

    Pomimo, że CoPilot+ PCs oparte są na architekturze ARM, to mają warstwę tłumaczącą instrukcje x86, dzięki czemu nie trzeba mieć aplikacji przekompilowanych na nową architekturę. Działa to całkowicie przeźroczyście, podobnie jak Rosetta w macOS. Z wstępnych testów wynika, że spadek wydajności przy nienatywnych aplikacjach wynosi jakieś 10%, ale patrząc na niektóre benchmarki w aplikacjach typu Lightroom, to jest spory wzrost wydajności pomimo emulacji.

    Wierzę, że tak, jak SoC od Apple odmieniły MacBooki, tak Snapdragony odmienią świat laptopów czy notebooków z Windowsem. Już sam czas pracy na baterii i cicha praca są wystarczającym powodem, aby już dzisiaj się tą kategorią zainteresować.

    Po pełne szczegóły z moich pierwszy wrażeń zapraszam do wideo.

    https://imagazine.pl/2024/07/11/microsoft-surface-laptop-7-ten-pierwszy-z-rodziny-copilot-pcs-zmieni-swiat-komputerow-z-windows/

    #AI #CoPilotPC #hardware #Microsoft #Sprzęt #SurfaceLaptop7 #Testy

  52. Poszukuję dobrych dysków >=12TB HDD 3,5" do archwizacji zdjęć i nagrań, coś polecicie? 😎

    Dyski będą pracować w zewnętrznych kieszeniach USB-C

    #dyski #technologia #backup #sprzet #komputery #komputer