M6 MacBook ProでローカルAIはどう変わる？ メモリ構成と性能比較の読み方

M6搭載14インチMacBook ProをローカルAI用に考えるなら、チップ名だけでなくメモリ構成も確認したい製品です。今回は搭載容量により、メモリ帯域幅も変わります。

Appleが10月27日に発表した新モデルは、日本価格339,800円から。学生・教職員価格は322,800円からで、10月29日に予約を開始し、11月6日に発売されます。

情報源：Appleの発表 ↗

16GBと24GB・32GBでは、容量以外にも違いがある

M6は12コアCPU・12コアGPUと、デュアル16コアNeural Engineを搭載します。ユニファイドメモリは16GB・24GB・32GBの構成です。

公式仕様では、16GB構成のメモリ帯域幅が153GB/s、24GB・32GB構成が170GB/s。容量が多い構成は、保存できる作業データの量に加え、メモリとのデータのやり取りの上限も異なります。

容量は作業データを置く広さ、帯域幅はデータを行き来させる速さの目安、と考えると違いをつかみやすくなります。ただし、帯域幅の数字が上がった割合だけ、回答の生成速度も上がるとは限りません。

ローカルLLMで必要なメモリは、モデルの規模や圧縮方法、扱う文章の長さなどによって変わります。同じMacでも、軽いモデルで短文を扱う場合と、大きいモデルに長い資料を渡す場合では条件が違います。購入前には、使いたいアプリとモデルがその構成で動くかを確かめる必要があります。

Neural Engineのコア数だけで、手元のLLMアプリの速さを判断することもできません。アプリがどの処理装置を使うかによって、CPU・GPU・メモリの重要度は変わります。

情報源：M6 MacBook Proの公式仕様 ↗

「最大25％高速」と「最初の応答まで最大1.3倍」は見る場所が違う

AppleはM5搭載モデルとの比較で、グラフィックス性能が最大30％、AIワークロードが最大25％高速になると説明しています。さらに、LLMが最初のトークンを返すまでの処理について最大1.3倍の向上を示しています。

最初のトークンとは、回答の最初の部分に当たる単位です。この指標は、質問を送ってから回答が出始めるまでの待ち時間を見るもの。長文の回答が最後まで完成する時間や、回答内容の正確さをそのまま表す数字ではありません。

たとえば、資料を渡して質問し、回答が出始めるまでを短くしたい使い方と、長い文章を大量に生成したい使い方では、気になる指標が変わります。これは使い方を考えるための例で、実際にM6機で試した結果ではありません。

いずれもAppleの特定条件での比較です。使いたいモデル・メモリ構成・ソフトの条件が違えば、同じ向上率になるとは限りません。

情報源：Appleの性能説明と試験注記 ↗

今回はLiquid Retina XDR。OLEDタッチ機とは分けて選ぶ

今回発表されたM6モデルは、Liquid Retina XDRディスプレイを搭載する14インチMacBook Proです。OLEDやタッチ操作を理由に買うモデルではありません。

Thunderbolt 4ポートは3基。SSDは1TBから、2TB・4TBへの構成変更が用意されています。メモリに予算を振るか、内部ストレージを増やすかは、普段の作業データと外付け機器の使い方を含めて考えたいところです。

Wi-Fi 7とBluetooth 6に対応し、バッテリーは最大24時間と案内されています。ただし、この24時間は動画ストリーミングの試験値です。ワイヤレスインターネットの試験は最大16時間で、ローカルAIを高負荷で連続実行できる時間を保証するものではありません。

持ち運んでAIを使いたい場合は、処理速度だけでなく、電源をつながない状態での実際の動作も判断材料になります。

情報源：公式仕様・バッテリー試験条件 ↗

りんご親父