台湾 YouTuber Joeman 在 10 月 1 日上传的视频中开箱顶配 M5 Ultra Mac Studio，并表示这台机器总价为 437,900 元。Joeman 称，团队对这台电脑测试了一周，项目涵盖跑分、视频剪辑、本地 AI 与游戏。视频时长 18 分钟，截至 10 月 3 日下午观看次数约 56 万。
他的结论是，这台电脑在 AI 运算上的表现很惊人，本地运行大型语言模型和生成图像的速度已经很接近云端模型，但视频生成与顶级云端模型相比仍有明显差距。
M5 Ultra 顶配版本总价 437,900 元
Joeman 选择的是 36 核心 CPU、80 核心 GPU 的顶配 M5 Ultra 芯片，内存升级到 256GB，存储升级到 4TB。Apple 台湾官网显示，M5 Ultra 标准版配置为 30 核心 CPU、64 核心 GPU、96GB 内存和 1TB 存储，起售价 199,900 元。
顶配芯片版本起售价为 245,400 元。Joeman 表示，内存升级加价 140,000 元，存储升级加价 52,500 元，加总后正好是 437,900 元。作为对照，Mac Studio 最便宜的 M5 Max 机型起售价为 84,900 元，他这台机器大约是其 5 倍价位的高配版本。
他也提到，Apple 芯片采用统一内存设计，CPU 与 GPU 共用同一组内存。Joeman 解释，一般 PC 在运行大型 AI 模型时，最先不够用的通常是显卡显存。他称，消费级最高阶 RTX 5090 只有 32GB，专业级工作站显卡单卡可达 96GB，但价格约 59 万元，比这台 Mac Studio 更贵。Joeman 也表示，NVIDIA 显卡在 AI 运算和模型训练上仍有优势，Mac Studio 的长处则是内存容量大、功耗低。
剪辑导出时间较 M4 Max 缩短一半以上
跑分和剪辑测试的对比对象，是 Joeman 工作室原本最强的 M4 Max MacBook Pro。Geekbench 测试中，M5 Ultra 单核 3,767 分，多核 52,569 分。Joeman 表示，单核比 M4 Max 高 15%，多核接近两倍。
Cinebench 2024 多核成绩高出 183%，约为 M4 Max 的 2.8 倍；图形测试 3DMark 的分数则是 M4 Max 的 2.5 到 3 倍。
视频剪辑测试使用 Premiere，叠加 20 轨 4K 素材。Joeman 说，拖动时间轴时依然流畅。该项目导出为 H.264 4K 高码率视频时，M5 Ultra 用时 3 分 2 秒，M4 Max 为 6 分 27 秒，等待时间减少一半以上。Final Cut 的 4K 导出快了 2 分 16 秒，Blender 渲染则快了 4 分 50 秒。
游戏测试落在 RTX 5060 与 RTX 5070 之间
游戏部分，Joeman 测试了 Mac 原生版《赛博朋克 2077》。在开启最高光线追踪时，2K 分辨率平均为 46 FPS，4K 为 24 FPS。开启 Apple 的 MetalFX 画面升频技术后，2K 达到 78 FPS，4K 为 57 FPS。
通过 CrossOver 转译运行的《黑神话：悟空》，在 2K 高画质下达到 69 FPS。Joeman 对游戏性能的结论是，M5 Ultra 的表现介于 RTX 5060 和 RTX 5070 之间。
本地文字和图像生成速度接近云端
本地 AI 测试改为与主流内存配置的 M2 Max、M3 Max MacBook Pro 对比。Joeman 表示，顶配 M4 Max 的价格约 24 万元，离一般用户太远。关于模型名称中的「B」，他解释为十亿个参数。
以 DeepSeek 为例，64GB 内存的 MacBook 只能运行压缩过的 70B 版本，而 256GB 的 M5 Ultra 可以载入 671B 版本。Joeman 认为，两者差别首先在于能不能跑。后续测试中，三台机器都采用相同精度的模型。
矩阵运算测试的单位是 TFLOPS。M2 Max 和 M3 Max 落在 9 到 11 之间，M5 Ultra 达到 94 到 95。Joeman 也提醒，算力高不代表日常应用就会快 10 倍，因此继续测试了实际任务。
文字生成采用一款 30B 的 MoE 模型。MoE 即混合专家架构，每次回答只会调用一部分参数。在输入 30K 数据的高负载条件下，从发出问题到开始响应，M2 Max 需要 2 分钟，M3 Max 约 1 分钟，M5 Ultra 仅需 8.6 秒，约为 M3 Max 的七分之一。开始输出后，M5 Ultra 每秒约生成 80 个 token，约为 M3 Max 的 2.5 倍。Joeman 也解释，token 是 AI 处理文本的基本单位，可能是一个字，也可能是词的一部分。
在编程测试中，日期筛选任务的响应时间分别为：M2 Max 约 7.2 秒，M3 Max 为 4.7 秒，M5 Ultra 为 3.4 秒。
图像生成测试则把 Joeman 本人的照片转换为科幻飞船场景，使用的是 Qwen 系列图像模型。M2 Max 用时 3 分 4 秒，M3 Max 为 49 秒，M5 Ultra 仅需 27 秒。Joeman 说，这个速度已经和云端处理一样快。
本地视频生成提速明显，但仍慢于顶级云端模型
视频生成是三台机器差距最大的项目。使用 Wan 2.2 从文本生成一段 1.7 秒、480p 视频时，M2 Max 用时 8 分钟，M3 Max 为 4 分半，M5 Ultra 为 38 秒。分辨率提高到 704p 后，M2 Max 需要 17 分钟，M5 Ultra 为 1 分 40 秒。
不过，与云端模型相比，M5 Ultra 在视频生成上仍然偏慢。生成一段 5 秒视频时，M5 Ultra 花了 6 分钟，云端版 Wan 2.2 为 5 分 7 秒，Kling 3.0 为 3 分 52 秒，另外两款云端模型分别为 2 分 26 秒和 3 分 56 秒。
Joeman 表示，M5 Ultra 与云端版 Wan 2.2 的速度相近，但与顶级云端视频模型仍有不小差距，实际速度也会受到云端服务器当时负载影响。
成本方面，他按照各家官网定价，并以 1 美元兑 32 元新台币换算，估算云端生成一支 5 秒视频的成本。Kling 3.0 约 14 元，其他云端模型从 14 元到 55 元不等。本地模型只需要电费。他据此计算，这台电脑的价格如果按每支约 55 元的云端模型计算，大约可以生成 8,000 支 5 秒视频，437,900 元除以 55 元约为 7,962 支。Joeman 也提到，本地视频质量仍不如顶级云端模型，但优势在于可以反复调整直到满意为止。
内存占用接近满载，Joeman 认为本地与云端将长期并存
在内存压力测试中，Joeman 同时运行 3 个 Qwen 系列模型，分别负责文字、编程和图像生成，内存使用量最高达到 245GB，几乎占满整机。Joeman 说，过去需要 3 台电脑做的事情，现在 1 台就能完成。
他还运行了 671B 的 DeepSeek 量化模型。量化指把模型参数压缩为更低精度，以减少内存占用。在读取虚构仓库出货数据并核对数量的任务中，系统预估内存最高用量达到 240GB，约为整机容量的 94%。
Joeman 的整体感受是，这台电脑无论用于剪片、运行 Blender，还是执行模型任务，都绰绰有余。不过他也表示，如果只是处理这些工作，M5 Max 甚至上一代 M3 Ultra 多半已经够用，这一代真正突出的地方是 AI 性能大幅提升。
他称，在测试前，他和剪辑团队都不认为本地电脑能胜过背后拥有庞大算力的云端模型，但实测后发现，语言模型和文生图的处理速度已经非常接近云端等级。他估计，本地图像生成的质量大约达到顶级云端模型细节的 90% 到 95%，可以先用本地算力反复生成并筛选，再交给云端做最后修饰。至于视频生成，他认为由于计算量极大，与顶级云端模型仍有明显距离。
Joeman 认为，这台 Mac Studio 最大的价值在于保密，所有数据都保留在本机。他说，公司在开箱产品时有时会签署保密协议，提前拿到的产品需要跑分或分析时，不方便接入云端模型；对持有敏感数据的中小企业来说，尽量在本地运行会更合适。
对于本地与云端的关系，Joeman 的判断是两者会分工并存。他预期本地算力会继续增强，未来部分工作在本地处理，部分任务交给顶级云端算力完成。