M5 Max/Ultra搭載の「Mac Studio」登場〜最大512GBメモリのMacはローカルLLMでどれくらいの性能を出すのか調査した

2026年8月26日

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手元のミニPCに外付けGPUを足して、16GBの壁で行き詰まっていました。16GBに収まるモデルなら速いのに、超えた瞬間に動かなくなる。そこをどう越えるかを、ずっと測っています。

そんな折に、512GBのメモリを積めるパソコンが発表されました。2026年8月25日、AppleのMac Studioです。

16GBで悩んでいる人間からすると、512GBは別世界の数字に見えます。ただ、桁が違うだけで、やっていることは同じはずです。あちらの世界では、何が起きているのでしょうか。

この記事で調べたこと

大きなメモリを積んだ機械で、ローカルLLMがどう動くのか。そして、16GBで悩んでいる側から見たときに、何が学べるのか。

比べる相手は、同じ「手元で大きなモデルを動かす」ための機械です。NVIDIAのDGX Spark、そして単体GPUのRTX 5090・4090を並べます。

調べ方

当サイトはどの機械も持っていません。次のものを読んで突き合わせました。

  • Appleの発表と仕様ページ
  • NVIDIAとその周辺の公開情報
  • 前世代（M3 Ultra 512GB）で実際に巨大モデルを動かした記録
  • 各社の日本国内価格

手元で測った数値は1つもありません。ただし、当サイトが実機で測った「16GBの壁」の話とは、後半でつながります。

まず、数字を並べます

機械メモリ帯域米ドル日本円
Mac mini（M6）32GB170 GB/s$899149,800円〜
Mac mini（M5 Pro）64GB307 GB/s$1,699—
Mac Studio（M5 Max・32コアGPU）36GB460 GB/s$2,499419,800円〜
Mac Studio（M5 Max・40コアGPU）128GB614 GB/s——
Mac Studio（M5 Ultra）96GB〜512GB1.2 TB/s$5,499〜949,800円〜
DGX Spark128GB273 GB/s$4,69998〜126万円（★2026-08 実売）
GMKtec EVO-X2（Ryzen AI MAX+ 395）128GB256 GB/s—約52万円
RTX 509032GB1,792 GB/s定価$1,999実売69〜70万円台
RTX 409024GB1,008 GB/s——
参考：M3 Ultra（前世代）512GB819 GB/s——

帯域はグレードごとに、ほぼ倍で並んでいます。170 → 307 → 460／614 → 1,200。メモリ容量とは別の軸なので、混同すると選択を誤ります。

同じ名前でも帯域が違います

見落としやすい箇所があります。

M5 Maxには2種類あります。32コアGPU版が460 GB/s、40コアGPU版が614 GB/s。同じ「M5 Max・Mac Studio」でも、生成の速さが25%変わります。

そして基本構成（419,800円）は32コアGPU・メモリ36GB固定です。128GBを積もうとすると自動的に40コアGPU側になるため、「M5 Maxを安く買って128GB」はできません。

一方、M5 Ultraは違いました。

下位構成上位構成
M5 Max32コアGPU … 460 GB/s40コアGPU … 614 GB/s
M5 Ultra30コアCPU/64コアGPU … 1.2 TB/s36コアCPU/80コアGPU … 1.2 TB/s

M5 Ultraは、下位構成でも帯域が同じです。2つのダイをつないだ構成なので、メモリ側の口の数が変わらないためと考えられます。M5 Maxのほうは、下位版でメモリの口が削られています。

つまりM5 Ultraを選ぶ場合、書く速さは下位でも上位でも変わりません。上位で増えるのはCPUコアとGPUコア、すなわち読ませる速さと、計算量が要る処理のほうです。

帯域だけ見ると、GPUには届いていません

RTX 5090   1,792 GB/s
M5 Ultra   1,200 GB/s
RTX 4090   1,008 GB/s
M5 Max     614 GB/s
DGX Spark  273 GB/s

M5 Ultraは4090と5090のあいだに入ります。負けてはいますが、桁が違うわけではありません。

決定的なのは、そこではありません

RTX 5090   1,792 GB/s ／ 32GB
M5 Ultra   1,200 GB/s ／ 512GB   ← 16倍の容量

32GBに収まるモデルなら、5090が圧勝します。帯域が1.5倍あり、計算も速い。勝負になりません。

32GBを1バイトでも超えた瞬間、5090では動きません。システムメモリへ逃がす形になり、その通り道はPCIe Gen5 x16で64 GB/s。自分のVRAM帯域の28分の1です。速度は崩れます。

Macにはこの崖がありません。512GBまで同じ帯域が続きます。

モデルRTX 5090（32GB）M5 Ultra（512GB）
8B 4bit（約5GB）圧勝遅い
32B 4bit（約20GB）勝つ遅い
Qwen3-235B 4bit（約130GB＋文脈）動かない動く
DeepSeek R1 671B 4bit（404GB）動かない動く

「速いか遅いか」ではありません。「動くか動かないか」です。

実際に動いた記録

前世代のM3 Ultra 512GB（819 GB/s）で、実際に巨大モデルが動いた記録が残っています。

モデル量子化使用メモリ速さ
DeepSeek R1 671B4bit404GB（VRAM割当を448GBに手動変更）17〜18 tok/s
DeepSeek V34bit—20 tok/s
Qwen3-235B4bit MLX272GB24 tok/s

消費電力は200W未満。マルチGPU機とは桁が違います。

ここで注目したいのはQwen3-235Bが272GB使っている点です。重みは130〜240GBでも、文脈を保持する領域を足すと256GBを超えます。この一点が、後の判断に効いてきます。

読ませる速さと、書く速さは別の話

DGX SparkとMacを比べると、きれいに役割が分かれます。

DGX SparkMac Studio
計算1 PFLOP（FP4）FP4専用回路なし
帯域273 GB/s1.2 TB/s
読ませる速さ（prefill）3〜4倍速い遅い
書く速さ（decode）遅い3倍前後速い

読ませる側は計算で決まり、書く側は帯域で決まります。だから、計算が強いDGX Sparkは長文の読み込みで勝ち、帯域が太いMacは生成で勝ちます。

これは、手元で測った話と同じ形でした

当サイトはミニPCに外付けGPUをつないで測っています。その測定でも、同じ形が出ました。

16GBのGPUを12GBのGPUに差し替えたところ、読ませる速さは全モデルで落ち、書く速さは全モデルで上がりました。カードが変わって、計算量と帯域の比が変わったためです。

数十万円の機械と、数百万円の機械で、同じ物差しが通ります。

256GBか、512GBか

Mac Studioで大きなモデルを狙うとき、ここが分かれ目です。

性能差は容量だけでした

Appleの仕様を確認したところ、こうなっていました。

構成CPUGPUメモリ帯域
M5 Ultra 基本30コア64コア96GB1.2 TB/s
M5 Ultra 上位36コア80コア256GB・512GB1.2 TB/s

256GBと512GBのあいだに、容量以外の差はありません。帯域も、CPUも、GPUも同じです。

ただしその手前に段差があります。256GB以上を選ぶには上位構成が必須で、96GBからだとCPUが1.2倍・GPUが1.25倍に上がります。

値段の推定

512GBの価格は、まだ発表されていません（出荷は10月下旬）。分かっているのは次の2つです。

M5 Ultra 基本（96GB・SSD 1TB）   $5,499 ／ 949,800円
96GB → 256GB の増設              +$4,000（約70万円）

前世代の実績と突き合わせます。

M3 Ultra（前世代・日本）M5 Ultra（現行）
本体（96GB）668,800円949,800円
96GB→256GB+18万円 → +30万円（値上げ後）+約70万円
96GB→512GB+54万円（★のちに廃止）未発表

M3 Ultraでは、512GBの増設料金が256GBの1.8倍でした。同じ比率なら約126万円。GBあたりの単価をそのまま延ばすと、さらに上に振れます。

当サイトの推定では、512GB構成の総額は約240万〜300万円。256GB構成（約188万円）との差は約70万〜110万円です。

★これは当サイトの計算であり、Appleの発表ではありません。

前回、512GBは消えました

見落としてはいけない前例があります。

M3 Ultraの512GBオプションは、世界的なDRAM不足で提供が終了しました。同時に256GBの増設料金が18万円から30万円へ引き上げられています。

M5 Ultraの256GBが最初から約70万円なのは、その高騰が最初から乗っているためと考えられます。

どちらを選ぶか

前の章をまとめると、判断材料は1つに絞れます。

404GBのモデルを動かすかどうか。それだけです。

256GB（9月22日・約188万円）512GB（10月下旬・約240〜300万円）
DeepSeek V4-Flash（約160GB）入る入る
Qwen3-235B 4bit（130GB＋文脈）文脈次第で危うい余裕
DeepSeek R1 671B 4bit（404GB）入らない入る
帯域・CPU・GPU1.2 TB/s・36コア・80コア同じ

671B級を動かさないなら、待つ理由がありません。70万〜110万円を足して得られるのは、容量が倍になることだけです。

そして前回は待っているうちに消えました。同じことが起きないとは言い切れません。

どんな人に向くのか

向く … 大きなモデルを、自分ひとりで、対話しながら使う人。外に出したくないデータを扱う人。静かさと消費電力を重視する人。

向かない … 32GBに収まるモデルを速く回したい人（GPUが圧勝します）。長文を読ませる使い方が中心の人（DGX Sparkが3〜4倍速い）。学習やファインチューニングをする人。画像・動画生成が主目的の人。同時に何人も使う人。

速さを買う機械ではありません。671Bで17〜18 tok/sは、クラウドの35〜50 tok/sに届きません。大きなモデルが手元で動くことに価値を感じるかどうかで決まります。

手元にある128GBの機械と、並べてみます

ここまで数百万円の話をしてきましたが、当サイトが実際に持っている機械も、128GBのユニファイドメモリを積んでいます。GMKtec EVO-X2（AMD Ryzen AI MAX+ 395・Strix Halo）です。

機械メモリ帯域日本円
GMKtec EVO-X2128GB256 GB/s約52万円
DGX Spark128GB273 GB/s98〜126万円
Mac Studio（M5 Max・40コアGPU）128GB614 GB/s★128GB構成の価格は未確認

EVO-X2とDGX Sparkは、ほぼ同じ帯域帯にいます。256 GB/s と 273 GB/s。同じ「128GBのユニファイドメモリ機」として、同じ土俵に立っています。

★DGX Sparkの価格は動いています。2026年3月末で70万〜80万円台、8月21日にパソコン工房で984,980円、本日Amazonで確認したものは1,259,625円でした。★2026年2月にNVIDIAが希望小売価格を$3,999から$4,699へ引き上げており、理由はメモリの供給不足と説明されています。★8月24日には価格.comのデスクトップ売れ筋で1位に入っています。

実測を置きます

当サイトはEVO-X2の内蔵GPU（Radeon 8060S）で測っています。これは調査ではなく、手元で取った数値です。

モデル読ませる速さ pp512書く速さ tg128
llama3.2 1B7,238 tok/s155.62 tok/s
phi4-mini2,408 tok/s79.01 tok/s
qwen3 8B1,214 tok/s40.95 tok/s
qwen3 14B744 tok/s24.28 tok/s
qwen3-coder 30B（MoE）1,219 tok/s91.70 tok/s
llama3.3 70B（密）109 tok/s5.28 tok/s

★測定はllama.cpp（Vulkan）・2026年8月25日。

30Bと70Bの並びを見てください。30Bのほうが小さいのに、書く速さは30Bが91.70、70Bが5.28。17倍の差があります。

30BはMoEで、生成のときに読むのは一部だけ。70Bは密なモデルで、毎回すべてを読みます。帯域が同じでも、モデルの作りで結果がまるで変わります。

ここからMac Studioを見ると

前の章で挙げた記録と並べると、こうなります。

機械帯域モデル書く速さ
EVO-X2（当サイト実測）256 GB/sllama3.3 70B（密・4bit）5.28 tok/s
M3 Ultra（記録）819 GB/sDeepSeek R1 671B（MoE・4bit）17〜18 tok/s
M3 Ultra（記録）819 GB/sQwen3-235B（MoE・4bit）24 tok/s

帯域は3.2倍。そしてMac側は671Bという10倍近い大きさのモデルで、3倍以上の速さを出しています。MoEであることが効いています。

つまり、大きな容量が生きるのは、MoEのモデルを動かすときです。密なモデルを大きくしていくと、容量があっても速さがついてきません。EVO-X2の70Bで5.28 tok/sという数字が、それを示しています。

DGX Sparkの値段は、何に払っているのか

ここで、前の表をもう一度見てください。

EVO-X2      128GB / 256 GB/s / 約52万円
DGX Spark   128GB / 273 GB/s / ★98〜126万円

容量は同じ。帯域もほぼ同じ（差は7%）。それでも46万〜74万円ちがいます。★EVO-X2がもう1台買える差です。

差額は帯域に払っているのではありません。DGX Sparkが持っていてEVO-X2が持っていないものは、2つです。

1. 計算力 … 1 PFLOP（FP4）。★読ませる速さ（prefill）で効きます

2. CUDA … NVIDIAの開発環境がそのまま動きます

そして実務では、2つ目のほうが大きく効きます。

推論して使うだけなら、AMDでもllama.cppがVulkanで動きます（当サイトの測定もそれです）。しかし、次のことをしようとするとCUDAが要ります。

  • 学習・ファインチューニング … 事実上CUDA一択
  • vLLMやSGLang … 同時に多数を捌く推論エンジンはCUDA中心
  • AWQやGPTQなどの量子化形式 … CUDA前提のものがある
  • 新しいモデルへの対応 … CUDA側が先に来ることが多い
  • 画像・動画生成 … CUDAが圧倒的に速い

つまりDGX Sparkの46万〜74万円は、CUDAの入場料です。

128GB帯の選び方

ここまでを、選ぶ側の言葉に直します。

何をしたいか選ぶもの理由
大きめのモデルを動かして使いたいAMD AI系（EVO-X2など）128GBが約52万円。この帯でいちばん安い
CUDAが要る（学習・vLLM・画像生成）DGX Spark128GBでCUDAが動く数少ない選択肢
さらに大きな容量が要るMac Studio512GBまで伸ばせる。★ただしCUDAはない

128GBで50万円クラスのAMD AI系は、そこそこ割のいい買い物だと思います。使う側に徹するなら、ここで足ります。

モデルを触る側に回るなら、CUDAが要ります。そこがDGX Sparkの居場所です。

当サイトが測定に使っているのは、この機械です。

[kimono_product id="16082″]

★後継のEVO-X3も出ています。★当サイトは所有しておらず、比較はできていません。

[kimono_product id="16335″]

★比較の対象にしたDGX Sparkはこちらです。★当サイトは所有していません。

[kimono_product id="16857″]

52万円と240万円のあいだにあるもの

同じ128GBでも、EVO-X2は約52万円、DGX Sparkは98〜126万円です。帯域はほぼ同じ。違うのは計算力で、DGX Sparkは1 PFLOP（FP4）を持ちます。読ませる速さで差が出るところです。

そして512GBのMac Studioは約240〜300万円。払っているのは、帯域が4.7倍になることと、容量が4倍になることです。

16GBで悩んでいる人にとって、この並びは無関係ではありません。52万円の機械でも128GBは載り、30BのMoEなら91.70 tok/sで動きます。壁の位置は、思っているより手前から選べます。

確かめていないこと

  • 当サイトはMac StudioもDGX Sparkも持っていません。すべて調査に基づく内容です
  • 512GBの価格は未発表。本記事の金額は当サイトの推定です
  • M5 Ultraの実測値は、まだ見つかっていません。本記事の速度は前世代（M3 Ultra）の記録です
  • Mac mini（M5 Pro）の日本価格、RTX 4090の現在価格は確認できていません
  • ★DGX Sparkの価格は動いている最中です。本記事の98〜126万円は2026年8月時点で確認した値で、★今後も変わる可能性があります
  • MoEモデルは実働パラメータが小さいため、総サイズの見た目より軽く動くはずですが、M5 Ultraでの実測は見つかりませんでした

まとめ

512GBの世界を覗いてみて、意外だったのは、物差しが同じだったことです。

読ませる速さは計算で決まり、書く速さは帯域で決まる。容量を超えた瞬間に動かなくなる。手元のミニPCで16GBの壁にぶつかっているときに見えていたものと、同じ形がそこにもありました。

手元のEVO-X2を測ってみると、128GBという容量では、DGX Sparkと同じ土俵に立っていました。帯域は256 GB/sと273 GB/s。値段は52万円と98〜126万円。数百万円の機械の話をしていたつもりが、地続きでした。

そしてもう一つ分かったことがあります。壁を後ろに動かすだけでは足りません。EVO-X2で測ると、70Bの密なモデルは5.28 tok/s、30BのMoEは91.70 tok/s。同じ機械で17倍の差です。容量を広げても、動かすモデルの作りが合っていなければ速くなりません。大きな容量を買うことは、MoEのモデルを動かす前提を買うことでもあります。ここは値段の表には出てきません。

少し、冷静になっておきます

512GB構成の総額は、当サイトの推定で240万〜300万円です。

車が買える金額です。軽自動車なら新車が買えますし、中古なら十分な普通車が選べます。

それだけの額を出して手に入るのは、671Bのモデルが17〜18 tok/sで動く机の上の箱です。クラウドのAPIなら35〜50 tok/sが出ますし、月に数千円から使えます。速さで比べるなら、勝てません。

さらに、256GBと512GBの差は容量だけでした。帯域もCPUもGPUも同じ。70万〜110万円を足して増えるのは、載る量だけです。

前回、M3 Ultraの512GBは、待っているうちに消えました。DRAM不足を理由に提供が終わり、256GBの値段は18万円から30万円へ上がりました。今回も同じことが起きない保証はありません。

「大きいから良い」で決める買い物ではない、というのが正直なところです。

とはいえ、流れは確かに進みました

そのうえで、もう一方の見方も書いておきます。

671Bのモデルが、家庭用の電源で、200W未満で動いています。これは前世代の記録ですが、実際に測られた数字です。ドライヤーの10分の1、こたつと同じくらいの電力で、数千億のパラメータが手元で回っています。

128GBのユニファイドメモリを積んだ機械が、52万円で買えます。データセンターの言葉だった「大容量メモリ」が、机の上の箱に載って、静かに、電気を食わずに動くところまで来ました。

数年前なら、この規模のモデルを動かすには専用の部屋と空調と電源が要りました。それが、コンセント1本で済むようになっています。

値段は確かに車と同じです。ただ、車の値段で買えるようになった、とも言えます。少し前まで、値段の問題ですらありませんでした。

大容量メモリと低消費電力のサーバが、家庭に降りてくる流れは、かなり進みました。

そして、降りてきた場所は512GBの機械だけではありません。128GBなら、50万円クラスのAMD AI系がすでにあります。帯域はDGX Sparkとほぼ同じで、値段は安い。使う側に徹するなら、ここで足ります。

CUDAが必要になったとき、初めてDGX Sparkの値段に意味が出ます。そして容量がどうしても足りないとき、Mac Studioの数百万円が視野に入ります。順番はこれで良いと思います。

16GBで悩んでいる人にとって、512GBの機械は、今日買う対象ではないかもしれません。それでも、自分がどの壁の前に立っていて、その壁がどこまで動かせるようになったのかは、この並びを見ると分かります。そして壁は、思っているより手前から選べます。

カタログにある「AI性能4.3倍」が、ローカルLLMのどこまで届くのかも調べました。

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