MacBook Pro 2026 vs 2023ベンチマーク対決

2026/03/20 2026/03/22

新調後恒例のベンチマークです。

GeekBench6

トータルスコア的にはM5 ProはM2 Maxよりもシングルで67%、マルチで82%の速いという結果になりました。
シングルのスコアアップが予想以上でビックリです。スーパーコアがすごいということですかね。
Raytracerが飛び抜けて良いのはM2 Maxはソフトウェア処理、M5 Proはハードウェア処理となっているからのようです。

30コア→20コアに減ったGPUスコアが気になっていますが、トータルとしては1/3減ってるにもかかわらずスコアは微増というところで落ちなくてよかったです。

ついにメインPCの5950X(シングル 2203、マルチ 13138)を余裕でブチ抜いてきました。
恐ろしや…

16inch Early 202316inch Early 2026
Single-Core Score25574276
Multi-Core Score1540828052
IdentifierApple M2 MaxApple M5 Pro
Base Frequency3.34GHz4.61GHz
Cluster 18 Cores6 Cores
Cluster 24 Cores12 Cores
L1 Instruction Cache128KB x 1128KB x 1
L1 Data Cache64KB x 164KB x 1
L2 Cache4MB x 18MB x 1
Memory32GB48GB
Compute Units3020
Maximum Frequency1000MHz1000MHz
Device Memory25GB37.4GB
20232026性能差
SingleMultiSingleMultiSingleMulti
Score2557154084276280521.671.82
File Compression2326125393579182691.541.46
Navigation2395174523488252541.461.45
HTML5 Browser2494184314474355511.791.93
PDF Renderer2416172783871313771.601.82
Photo Library2191182743771378991.722.07
Clang3073261344931533381.602.04
Text Processing22413385410654761.831.62
Asset Compression2456204983680428211.502.09
Object Detection2296125976337237822.761.89
Background Blur2347132184459239741.901.81
Horizon Detection3147198174443371211.411.87
Object Remover3301155745188259091.571.66
HDR3068203784942381101.611.87
Photo Filter3218147524711229251.461.55
Ray Tracer2160194893654490911.692.52
Structure from Motion2795182864085337181.461.84

OpenCLスコアについてはRTX4070の172068に比べるとまだ半分くらいですね。
3~4年後には上回るのか非常に気になります。
Horizon DetectionとEdge Detectionが遅いのはメモリ帯域が影響していそうです。
M2 Maxの400GB/sに対してM5 Proは307.2GB/sとProであるがゆえにMaxから落とされているため、メモリ走査が激しいこの2項目はその影響を食らっているという感じのようです。

20232026性能差
OpenCL Score78856879971.12
Background Blur31342424741.36
Face Detection27708347091.25
Horizon Detection1077021025220.95
Edge Detection1670881224050.73
Gaussian Blur803851057681.32
Feature Matching17258244611.42
Stereo Matching2600052729111.05
Particle Physics2652222736421.03

Geekbench AI

※MacBookはCoreMLで、RTX4070はONNX, DirectMLで実行

Single Precision=単精度、Half Precision=半精度、Quantized=量子化のスコアとなります。
GPUはコア数が少なくても順当にM5 Proが性能を上げてますね。
Neural Engineはコア数は変わりませんがこちらも性能が上がっている状態です。
メインマシンのRTX4070のスコアと比較するとQuantizedが負けてます。
デスクトップ向けGPUを超える日が近づいてきてますね…

20232026性能差RTX4070(参考)
GPUSingle Precision Score15271202521.3325709
Half Precision Score16622348642.1039181
Quantized Score15637339032.1719816
Neural EngineSingle Precision Score409649881.22—–
Half Precision Score26849446881.66—–
Quantized Score29996595351.98—–

LM Studio

gpt-oss-20bを使って、ローカルLLMで同じプロンプトを実行した際の処理時間を比較してみました。
思っていたよりも差が出なかったです。
ただメモリ帯域の違いと思われますが5950X+RTX4070の環境と比較すると倍位の性能が出てます。恐ろしや…

20232026性能差RTX4070(参考)
検討時間7.63秒7.72秒-1.2%14.42秒
出力時間49.97秒42.67秒+15.6%82.18秒
出力トークン数3597トークン3431トークン—–2799トークン
出力性能71.98トークン/ 秒80.40トークン/秒+11.7%34.06トークン/秒

ということで、メインPCがWindows機である意味が薄れつつあります…

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