Mac Studio Part17

!extend:checked:vvvvv:1000:512

公式サイト
https://www.apple.com/jp/mac-studio/

前スレ
Mac Studio Part16
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/mac/1774570730/

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VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured

性能や価格比でローカルは選ばないだろ
秘密保持が厳守の役所、銀行、証券、監査法人、法律事務所、病院、上場企業あたりが、金に物を言わせて、徹底秘密情報処置するための用途
守秘義務遵守という法令上の要請、ノウハウやビジネスネタを社内に留めて競争優位を保つというビジネス上の死活問題。
コスパ性能とか気にしてるような連中じゃない。そもそも金かければ、性能はMacより上位の設備を組めるわけだし。

DRAM高ければSRAM使えばいいじゃない
という唐沢なをきのネタを思いだした

でもさローカルLLMとはいえインターネット自体にはほとんどのケースにおいて繋がってるわけだから
ハッキングされるリスクある時点で秘密保持とかセキュリティは完璧じゃないんだよね

>>642
思ったより中身は見られてるので盗用されるのを危惧するなら、アップしない方がいいのは確かだね。
内容によってはそもそも事前申請とかお伺いしといた方がいい種類もあるし

別に盗用問題ないと考えてるなら、クラウドでいいね

>>647
Wifiモジュールが搭載されてる時点で、LANのみで繋げていても、電源がONになっていて電波が届いていれば最悪wifi経由でアクセスされる可能性はあるけど、wifiが届かない場所でやれば鉄壁ではあるしアクセスの難易度は上がるね

究極に情報流出させたくないなら、wifiが届かない場所で電子機器持ち込み禁止で管理するしかないね

>>647
本気で情報リークさせられないものは隔離されたLANのみに繋いでるね、電カルみたいに
生データとその処理はローカルでやる

でも結局その成果は論文化するときにCloud LLM使っちゃうw
全部ローカルでやるには性能が足りないかなと
個人使用の範囲ならCloud LLMのローカルアプリが革命的に使いやすい

でもさクラウドLLMとはいえデータは全部クラウドAI業者のPC内に格納されるわけだから
ポリシー違反で永続保管されたりAI訓練に使われたり、ハッキング漏洩されるリスクある時点で利用規約とか秘密保持とかセキュリティは完璧じゃないんだよね

m5 ultra買うくらいならクラウドai使えってこと？好きなモデルを反映できるの？

自分の財布や用途に合わせて
好きなの買って好きなモデルを使えばいい
リスクをどう取ってどの製品を選ぶかは君次第だ
細かいところも自分で判断しなさ

512GBは現状deepseek v4.1 flash 1017を量子化劣化なしで動かせる以外のメリットがあんまりない
そして動かせるけど帯域的にそんなに速度も出ない

個人だろうが企業だろうがネット繋いでたら安全なんてどこにもないよ本当に安全を求めるなら一切ネットに繋がないしかない

>>642
コーディングするときにローカルLLMなら何の躊躇もなく一日中使えるのは楽だよ
Deepseek HarnessやPi-webでハーネスが劇的に良くなったので大規模なデータの処理も出来るようになった
アイディア次第で色々できるかな

ただStrataのせいでMacを選ぶ理由が薄くなったかもしれない
科研費にMac Studioを計上したけどどうせ当たらないし12-16GBのNvidiaGPUをなけなしの金で買うことになりそう

ローカルAIでハッキング漏洩に遭う確率が 0.1%/年
クラウドAIで学習に使われたりクラウド側で保存されてる確率は８割。

まともな頭があれば、前者の方が社外漏洩リスク小さいとわかる。

M5だから動画エンコードとか、従来のクリエイター向けにはウホッてなる筐体てことよね！それならMacBook Proでノート型PCの方がよりクリエィティブだよってお話。ultraはstudioだけだけど使う人によっては良い筐体だよ。

ゴミパーツは過剰すきたが高額な値段に見合わないって意味

流れ関係ないけど、今日Mac Studioセットアップしてたらwifiとblutoothがつながったり切れたりを繰り返して初期不良判定で返品交換になった、、、
Mac使って初めての現象でちょっと萎えた、、

基板や通信モジュールが中国製なのかも知れんぞ。
メモリも中国製疑惑がある。

>>657
>GDDR6
メモリの規格が高いほうがいいんだろうけど、
転送帯域幅という考え方だと飛び抜けて速いわけで

飛び抜けて早くはない
GeForce 5090の転送帯域は約1750GB
GDDR7が使われてる

確かにStudioがあればデータセンターとかいらんわな

ユニファイドメモリだからGPUとビデオメモリの帯域幅だけ
速いわけじゃないからなあ

>>660
初期不良や故障が嫌だからMacにしている面もあるのにそんなことあるのか
交換してくれるなら良かったね
NvidiaのGPUで組んだほうが速いんだろうけど高騰しているボードが壊れたときの損害が恐ろしい

Mac Studio の納品に数ヶ月かかるってことは、返品と代替品の到着にも数ヶ月かかるのかな？

ローカルLLMはおもしろいからやるみたいなところがある
だから実用を考えるなら30Bぐらいのをローカルで動かせるぐらいにして抑えた費用でサブスク入るほうが効果は大きい

生成物はAI丸出しで全然面白くないけど写真加工とか自分のpc操作任せてAIがやってくれるの見るの楽しそう

>>666
私の場合ハイスペックじゃなくてm5maxの64gbで在庫があるやつだったんです。だからすぐ交換できるけど、96gb以上のモデルは交換も待ちが長くなるんでしょうね。

今まで経験したことない、しかもしょっぱなのセットアップ中だったのでそんなことあるのかって思いました、、

AIにMacの操作を任せておくと、AIが最効率目指して、翌週にはWindowsPCにOS変更されてるリスクがある

マジレスするとその冗談を言うならLinuxにしたほうがいい
最終的な開発言語はともかく、基本的な環境はPython一択だからwindowsはコケやすくてありえない

ai専用のosでねえかな

>>673
DGX Sparkは専用のLinuxディストリビューションでは

>>672
MacはLinuxと似たような感じでの開発が出来て便利
Windowsは開発環境のVisual Studioが重いしバージョン依存性が強くて厄介すぎる

そろそろMacも強奪の対象になるかもしれない
高騰し過ぎているから
1140万ドルのNVIDIA製機器が丸ごと消えた…輸送トラック、2カ月近く行方不明 [567637504]
https://hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1793947296/

アップル・ターナスCEOがメモリ価格の「前例のない高騰」に警鐘、iPhoneやMacがさらに値上がりか
https://news.yahoo.co.jp/articles/d941b8f5c04f87e31e866fcf5b844013c415ca02

>>673
あるよ
あるけどそれってagent入れるのと何が違うんだ？ってちょっと思ってしまった

ここの反応見てると512の値段を見た瞬間からクソほど評価が下がってんの草すぎる

俺はこのスレで前から400万円くらいといってたのに

ローカルLLMのために確かにメモリ128GBぐらい欲しくなってくるな

値段も評価の1つだから当然じゃない？
400万なら、400万ならRTX5090を3枚挿しできるやんってなるし

それなら500万出してRTX 6000 Pro Max Qを2つ積むだろ

512GBのモデル死ぬほど高いけど
わざわざ512GBを買うメリットってある？
あまりピンと来ない

予算ウン百万円って桁になってくると、部屋の一つに専用で配電やエアコン設置したサーバー部屋作ってRTX複数枚の超ハイエンドマシン置くって選択は普通にあるわな

>>683
GLM5.3 Q4
GLM 5.3 flash Q8
または、400BクラスのQ4 700BクラスのQ4程度を動かしたい人用

>>684
ねーよwww
普通にmac studioでいいわ。

>>685
ありがとう
それを使うことでそんなにメリットある？
下位モデルとの性能差あまりなさそうだけど

パラメータ数が段違いなんだからメリットあるに決まってるだろwww

>>687
ぜんぜん違うよ
400BクラスのQ8と書き間違いした

GLM 5.3 Flashとか俺の体感ではGemini 4 Argon並みに日本語が上手いし、gemma4より強い（エロは知らん）

思考は日本語推論なので中身が分かりやすい
論文とかの知識も他のモデルよりはツヨツヨで、結構具体的に改善点とかを出してくる

GPT Pro Claude Max使ってる俺のイメージ（あくまで軽い参考に）

Qwen 3.8 Flashは日本語下手くそなGPT5.5 thinkingみたいなイメージ

GLM 5.3 Flashは日本語が上手いFable5.0みたいなイメージ

Qwen4やGLM 5.5モデルもそろそろ出るから状況が少し変わるけどな

動いたところでMacでは遅すぎて、用途はかなり限られると思う
実際Macで実運用して人とか見たことない

調べもしないでよくいうな
まあどうでもいいけど

>>689
ありがとう
参考になりすぎます

普段はOpus5.5やChatGPT Astraを使ってるから
それらの推論や各種能力と比べると一世代から二世代くらい前のモデルを使ってるように感じますか？

それと今後を想定すると512GBモデルを買っておくことで潰しが効いてきたりしますか？

新しいMuse Spark Openは絶妙に入れられないくらいのサイズと聞きました
こんなかんじで一気に768〜1TBのメモリが求められるようになってくるのでは？と危惧しております

>>690
これからはMacでローカルLLMだろという雰囲気だったけどStrataで潮目が変わってしまったね
コーディングとかで実用化しているという話は概ねStrataか派生のProject MayaでMacの利点がない

Mac StudioはAI用途のコスパ強いだけで最適解じゃないもんな

>>692
689ではなく横からだが

Claude ChatGPTをどう使ってるかによるだろそれ
チャット相手にしてて、同じ使い勝手を要求するなら
ローカルLLMは永遠に比較対象として下位だぞ

大工とノコギリを比べるようなもんだよ

でもWindows機はゲーム機として残したいし

>>692
コーディングはQwen3.8 Flash NextでGPT Lunaよりは明らかに上な感じがする

>>695
ファイルの受け渡しのないチャットならOpenwebuiみたいな単純のフロントエンド+Qwen3.8 FNでも十分使える
ウェブ検索は標準であるので
ファイルの受け渡しがあるときはコーディングじゃなくてもDeepseek Harnessとかエージェントを使ったほうがいい

テキストファイルじゃなくWordやExcelファイルのチェック、編集は素直にCopilotを使えばいいと思うが
普通マイクロソフトの何らかのライセンスは持ってるでしょ？

>>697
呼び出し方法の話だよ
いずれにせよChatGPT Claude との比較とするなら、短期中期長期記憶域を個別制御する必要があるからファイルの受け渡しが前提になる時点で使い勝手としては劣る

>>698
ファイルの受け渡しをしないとコーディングできないじゃん

>>699
そうだぞ
だからいずれにせよChatGPT Claudeと比較するなら
君自身が697で書いた「ファイルの受け渡しのないチャットなら」という前提は崩れる

念のため意図を明確にするために追記しとくが

ファイル受け渡しを前提とするなら、ハーネスを含めた呼び出し方法というかシステムと使い方の話に至るので
モデルそのものの良し悪しの話ではなくなる

ハーネスの自作加工をやればやるほどChatGPT Claudeのハーネス層がいかに優れているかを痛感するわけだよ

>>693
本当にそれを感じます
予算450万だとしたら

RTX5090(32GB) メモリ128GB Ryzen 2TB SSDと
Mac Studio Ultra M5 メモリ256GB SSD 4TB
の二台体制のほうが今後も考えると色々と潰しが効きますかね

Strataがある今、
Mac Studio Ultra M5 512GB 一台体制のメリットが見出せるのか知りたいです

>>695
どのくらいの差があるのか気になっています
>>697さんが言うように
512GBで動かすQwen3.8 Flash NextがChat GPT Lunaレベルだと
まともにコーディングとかにも使えず
Macなので動画生成も満足にできずで
どっちつかずの価格に見合わない買い物になりそうな気もします

>>700
>>701
ファイルを渡して内容を見てもらうならハーネスをチャットに使えばいいんだよ
Deepseek HarnessやPi-webはファイルをgrepやPythonで適切に前処理してモデルに渡してくれる

おっしゃる通りChatGPTのチャットは単なるフロントエンドではなくハーネスとしてファイルの前処理をしてくれていてOpenwebuiなどとは大きな差があった
StrataだけでなくDeepseek Harnessがゲームチェンジャーになってる

>>703
Lunaでもコーディング出来るけど、Qwen3.8 FNはそれより上の感じ
いくらでも使えるしDeepseek Harnessとセットなら修正しながらきちんと作っていってくれる
結果オーライで条件分岐に同じ式があるやん、とかはあるけど、一度だけクラウドでチェックしたら直せるかと

>>704
ありがとうございます

予算450万だとしたら

RTX5090(32GB) メモリ128GB Ryzen 2TB SSDと
Mac Studio Ultra M5 メモリ256GB SSD 4TB
の二台体制のほうが今後も考えると色々と潰しが効きますか？

Strataがある今、
Mac Studio Ultra M5 512GB 一台体制のメリットが見出せるのか知りたいです

>>705
512GBあるとGLM-5.3-Flash 320BとかDeepseek−V4.1-Flash 552Bあたりが素で動くのでは
現状は125BのQwen-3.8-Flash-Nextが費用対効果がいい気がするが次のバージョンもこの大きさかは分からない
ローカルAIに関しては日進月歩で状況が変わるから512GBが絶対に要らない、意味がないとも言い切りにくい

AIのことはAIに聞くのが一番早い

今後のことなんて誰もわからんし、strataで何が不満で、何を改善したいのか洗い出すところからじゃね

>>706
Mac Studio 512GB → 四世代ほど前のフロンティアモデルクラスの性能のLLMがうごく

RTX5080→ Strata使うことで四世代ほど前のフロンティアモデルクラスの性能のLLMが限定的な範囲で動く ＆ 動画生成早いです

こういう現状でもMac Studio Ulttra 512GBにしか出来ない！っていう性能さがないと512GBを持つ意味があまりなさそうですが具体的に512GBにしか出来ないような
ローカルLLMでの指示や処理ってなにかありますか？

Strataの癖を我慢しなくていい。
性能云々も大事だけど、動くと動かないじゃ元も子もないってな

5070ti持っててメモリたりないんだけど、m5 ultraの256gb買えばメモリは足りますか？

StrataはRAM少ない人にはよく最近は神聖視されてる感じがあるが意外に微妙なところも多いしな

Mac M5 ultraはメイン1台で使ってるところは個人が多いとは思う
まあ、M5 ultra買えるなら、RTXで5090クラス持ってるパターンが多い気がするが

研究用に追加してるところがあるし

用途によっては、RTX 6000 Pro Max Q2積みかM5 ultra 256GB 2台でもいいしな

>>710
具体的に言うとどういうことですか？

皆さんに教えていただきたいです。

予算450万円だと
次のうちどちらが賢い選択肢だと思いますか

①Mac Studio Ultra M5 512GB 8TB SSD
の一台体制。動画生成もWAN2.2などでゴリゴリ動かしていく(RTXに比べると時間はかかるけれど…)

②Mac Studio Ultra M5 256GB 4TB SSD +
RTX 5090(32GB) メモリ128GB 2TB SSD
の二台体制でメディア制作と指示系統LLMでの役割分担

随分具体的だと思うけど、
どう気になった？

>>714の問いをみる限り、
あまりLLMには理解が乏しいと見ているけど
あなたはとりあえず何がしたい？

やる課題を書いてくれ

>>710
指摘したら直るが時々簡体字やハングルが混じる癖がある

>>714
現状は②のRTX 5090(32GB) メモリ128GB 2TB SSDだけで様子を見たほうがいいかも
開発やクライアントにMacが要るなら32GB-64GB程度のMac miniでいいかな

>>716
ありがとうございます
はい、まさにローカルLLM初心者です

優先順位でいくと下記のような用途を希望しています

①将来的に続々と出てくるモデルも動かせる

②自律したコーディングと検証(3Dポリゴンデータまで組み込める)

③大量のデータを与えたら、そのデータの中から傾向を分析して仮説を立ててくれる

④自動的に最新のデータをネットから収集

⑤静止画やショート動画を自動生成(脚本もAIで自動生成してそれに沿って)

⑥SNS自動運用

俺もRTX5090だけで良いと思う
その理解で買うには高すぎる買い物だと思うから
動画生成する時点で①はない。RTX5090機でstrata試した上で、LLM専用機が必要と感じたら考えたらいい

>>717
ありがとうございます
指示系統としてのLLMはMacのほうが安定している認識ですが無くても大丈夫ですか？

求めすぎや
もう少しやりたいこと絞らんと
絞れないなら②の方が案牌

>>719
それがなんと既に200万円以上のアップルギフトカードを購入してまして…

>>721
②のほうで一晩回しっぱなしの自律プログラミングとか出来ますか？

ちなみにOpus5.5でプログラミングしているのですが
かなりお任せで回しっぱなしで求めているもの以上のものが作れます

ローカルLLMにそこまでは難しいと思いますが
似たようなレベルのことは可能でしょうか？

絞れ…
いやマジで求める目的が畑違いの欲張りセットなんよ

>>720
LLM専用になるのでLinuxのStrataがいいよ
大きいファイル、大量のファイルの処理は常識的な値段のMac側でDeepseek Harnessを立ち上げたら十分
Mac単独でLM Studioとかを使ってもRAG化が糞すぎてファイルの扱いに難がある

>>723
>>724
Deepseek Harnessがアクセスの許可を求めるので時々ボタンを押さないといけないが基本的には放置で大丈夫
Strata+Deepseek HarnessはCodexレベルのことは十分できる

迷ったら一番高いのを買え

もうプログラム類はどこかのクラウドAIにでも課金して
映像系はNvidia全ツッパで良いよ。
多分、一度でもローカルLLMに取り組めば求めている内容がどれだけ花畑か知れると思うよ。

ローカルでやりたい内容がデータセンターなんよ
SNS運用はノーパソで十分なレベルだが…

>>725
そうなんですねw
全てやりたいのでなかなか絞りづらいですね
仮に512GB Mac Studioではなく
②Mac Studio Ultra M5 256GB 4TB SSD +
RTX 5090(32GB) メモリ128GB 2TB SSD
の二台体制
を選ぶと何を諦める必要が出てきますか？

特に重要なのは、次の3つの区別です。
1, 中国政府がDeepSeekに法的な協力を要求できるか
2, DeepSeekが実際に中国政府へユーザーデータを提供しているという証拠があるか
3, DeepSeek Harnessを使うことで、中国政府がユーザーのPCや社内ネットワークにアクセスできるか

>>728 >>729
Strata+Deepseek Harnessでだいたい思ってることが出来るよ
Macは持ってるんだろうしRTXの16GB以上のPCを買えばいい
とりあえずやってみたら時代の最先端を行ってる感が気持ちいいよ

>>726
ありがとうございます
本来Mac Studioの512GBを買う層の方々ってどんな方達で何目的なんでしょうか？

>>726
ローカルLLMでもCodexやClaude codeレベルの精度のことが出来るのですか？？

>>728
ありがとうございます
要はローカルLLMに現在のOpus5.5のようなものと比較すると幻滅するだろう出来ることも
かなり限定的だろうということですね
512GB買う人たちはどんなことをするのでしょうね

>>731
そうなってくると512GBでしか出来ない今後も想定した出来ることって何があるのでしょうか
そこを是非知りたいです！

>>732 >>735
NvidiaのRTXで動かないような非常に大きいモデルを動かしたい用途が考えられるけど現状は割に合わない気がする
将来のことは分からない

>>733
漢字が時々怪しいけどそれ以外はGPT Lunaより賢い感じ

メモリとその帯域が多い事で得られる利点は処理時間と綻びを減らせる点なの。

ハルシネーションってよく言われているけど、
これはただ単に誤認ってだけではなく、投下したライブラリの区別を正確にできて処理に当てはめられるってこと

だから文学数学にはstudio、映像や画像にはnvidia

特に射と環をしたいならStudioおすすめ。
と言うか今私がやってる

>>736
ありがとうございます
わかりやすいです！

>>737
自律コーディングと画像認識だとどちらに軍牌が上がりますか？

>>738
射と環ってなんですか？

おとをは同じOの発音だから書く文字はおをどっちでも良いよね。
↑こんな事はしないけど、こんな事に近い事をするのが量子化LLM。

これをさせたくないならメモリ増し。
逐一介入するし、気に入らない所は人力修正ならGPU増し。

だから使いたい汎用LLMが何であるか、目的が何なのか、
何ができるできないではなく、何がしたいか。が大事なんだけど理解できる…？

>>740
君中学生？

在人工智能（AI）的讨论中，「射」和「環」（环）可能涉及数学、逻辑学、计算机科学，以及 AI 系统的运作方式。

何でもかんでも聞かずに少しは自分で調べろよw
Claude codeも使ってるんだろうに

>>741
なんで中学生ってわかったんですか？？