#sprzet — Public Fediverse posts

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

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)

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.

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.

*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

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 Export – Wyniki

LR Adaptive Color – Wyniki

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

• Pobieramy wybrany z następujących modeli z Hugging Face odpowiednio dla progów RAM – 8, 32, 64 i 128 GB:
  • 8 GB RAM: Meta Llama 3.1 (8B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 32 GB RAM: Google Gemma 2 (27B) | bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF | gemma-2-27b-it-Q4_K_M.gguf
  • 64 GB RAM: Meta Llama 3.1 (70B) | bartowski/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF | Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf
  • 128 GB RAM: Mistral Large 2 (123B) | bartowski/Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF | Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf
• Wszystko co pobraliśmy przenosimy do:

~/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

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.

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

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

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

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

Nowy wpis na blogu: Po wodzie i po lodzie

Sezon zimowy już się zaczął, więc najwyższy czas pokazać co chroni mój tyłek przed wodą i jak sobie radzę w te dni, gdy na drogach jest lód, a jechać trzeba.

https://horodecki.net/2023/11/28/po-wodzie-i-po-lodzie/