2025年末のMacBook ProのM5バージョンに関する記事で、私は「AIと大型モデルの開発が本格化している現在、M5チップは間違いなくAppleの新たな野望を示している。この分野ではAppleシリコンは大きな可能性を秘めている」と結論付けた。この記事が公開されてから間もなく、メモリとハードドライブの超価格高騰が世界を席巻しました。 Apple シリコンは、そのユニファイド メモリ アーキテクチャのおかげで AI の世界の寵児にもなりました。それから1年が経ち、改めてM6チップを搭載したMacBook Proを触ったとき、状況が変わってしまったことにかなり悲しくなりました。
新しいベーシックMacBook Proの外観は変わりませんが、M6チップの性能向上が目を引き、これがこのベーシックモデルの競争力を直接的に向上させます。この記事では、数日間使ってみた感想をお話します。
外観：全く変化なし、重量も同じ
M6 MacBook Proの外観は前世代とまったく変わっておらず、重量さえもまったく同じなので、詳細は説明しません。個人的には、MacBook Pro シリーズの現在のスタイルは、美しさと実用性のバランスに達しています。機能的なニーズがない限り、Apple には変更せずに使い続けてほしいと思います。
同時に、MacBook Proの新しいPROLED XDRバージョンの形状は変わっていません。主な違いは、重量と厚みが軽減され、新しい PROLED XDR ディスプレイに置き換えられたことです。したがって、新旧の製品ラインのどちらを選択するか迷っている場合は、高品質の画面が自分にとって重要かどうかを主に検討してください。 PROLED XDR は本当に素晴らしく、必要なときにいつでもきっと気に入っていただけるでしょう。
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パフォーマンス: GPU と NPU にとって大きな勝利
新旧のベーシック MacBook Pro の主な違いは SoC のアップグレードであるため、この部分についてもう少し説明します。
M6は、従来の10コアCPUと10コアGPUから12コアCPUと12コアGPUへの新しいアーキテクチャ設計を採用しており、CPUアーキテクチャは従来の4スーパーコア+6エネルギー効率コアから2スーパーコア、4パフォーマンスコア、6エネルギー効率コアに変更されている。同時に、M6 には M5 よりも追加のニューラル ネットワーク エンジン (Neural-engine) があり、理論的には AI 操作の処理が高速になります。さらに、M6 のメモリ帯域幅も 153GB/s から最大 170GB/s に増加しており、大規模なローカル AI モデルの実行により適しています。
市場に出ている各社の性能テストから判断すると、M6はM5と比較して、CPUのシングルコア性能が約10％、マルチコア性能が約20％、GPUが約20％～30％、NPUが約40％～50％向上している。実際の使用では、よく使用するツールに基づいて的を絞った比較も行いました。
ここで少し触れておきます。私のMacBook ProのM5バージョンは16GBのメモリを搭載した最もベーシックなモデルですが、M6バージョンは32GBにアップグレードされています。メモリが大きいほど、一部のプロジェクトではより多くの利点がもたらされます。具体的なパフォーマンスについては、対応するテストで説明します。
最初に試したのはポッドキャストの編集です。 「Reaper」を使用して、2 つのボーカル トラックで構成されるダイアログをレンダリングしました。合計1時間半を超える長さで、dxRevive Pro、VOTT、RXシリーズのプラグインが満載でした。ポッドキャスト プロジェクトではすでに比較的負荷のかかる編集方法となっています。
ポッドキャストレンダリングでは主にCPU部分の性能をテストします。 M5は15分以上かかりましたが、M6はわずか10分で戦闘を終了しました。ランニングスコアから得られる理論値をも上回るリードを獲得した。
2 番目の項目は、「LM Studio」を使用してローカルの大規模モデルを実行することです。モデルは Gemma 4 12B です。
2 つのモデルの読み込み速度には大きな違いはなく、どちらも約 20 秒です。 M6 のトークン出力速度はわずかに優れており、1 秒あたり約 19 個ですが、M5 は 1 秒あたり約 16 個です。 M6 の高いメモリ帯域幅がこのプロジェクトに貢献したに違いありません。
ここで、前述したメモリ容量の問題について説明します。当初の計画では、より新しい Qwen3.8 27B モデルを比較に使用する予定でしたが、残念ながら 16GB M5 はクライアントによってロードが直接禁止されたため、より小型のモデルを使用せざるを得なくなりました。実際、32 GB のコンピューターは Qwen3.8 27B を正常にロードできるだけでなく、トークンの生成速度は 1 秒あたり約 10 であり、追加の推論機能も備えているため、実際のシナリオではより実用的になります。
これはまさに、AI が大容量メモリに与える新しい意味です。大容量のユニファイド メモリは、より大規模なローカル モデルに対応する機会があり、作業の品質と効率も向上します。 OpenClaw などの AI エージェント サービスをコンピューター上で長期間実行する必要がある場合は、大容量のメモリにお金をかけて高品質のローカル モデルを選択する方が、長期的には費用対効果が高い可能性があります。
次に、パフォーマンスの比較に戻ります。次のプロジェクトは、「ComfyUI」の Vincent ピクチャです。 Flux 2 ベース 4B モデルを使用して 1024*1024 の画像を生成します。最初のモデル読み込みから描画までM6は約5分50秒かかりますが、M5は8分かかります。どちらもそれほど高速ではありませんが、M6 はそれでも比較すると大幅に時間を節約できます。
次の項目は、「Whisper Transcription」を使用して、12分未満の英語のYouTube動画をテキストに変換することです。モデルはアプリに付属しているLarge V3 Turboです。これは、Apple シリコンをテストするための私の古典的なプロジェクトです。 「Whisper Transcription」は GPU と NPU を同時に呼び出し、NPU のエネルギー効率に大きく依存します。音声からテキストへの変換は私の一般的なシナリオであるため、パフォーマンスの違いがわかるだけでなく、実用的な意味もあります。 M6 では 24 秒かかり 26、ファイルをドラッグした後に文字の印刷が開始され、非常に高速でした。 M5 は 41 秒かかりました 14 が、明らかにそれよりも遅かったです。
次のステップは、「Topaz Photo」の自動パイロット モードを使用して、10 枚の低解像度の猫の写真を高スコアの写真に自動的に最適化します。 M6は10秒07、M5は20秒58かかりました。「Topaz Photo」はGPUとNPUを主に使っているので、明らかにM6の勝ちです。
最後で最も厳しいテストは、ビデオレンダリングに「Davinci Resolve」を使用することでした。私が直接選んだのは、公開されたばかりの新作映画「iPhone Got Strong, But I Didn’t」です。
このビデオのビジュアルインスピレーションは「SHOGUN」から来ています。カラー グレーディングを支援するために GENESIS フィルム シミュレーション プラグインを使用することに加えて、レンズ ノード プラグインも多数のショットで使用して、強い回転フォーカスとブラーをシミュレートしました。 Lens Node は、パフォーマンスを必要とするシミュレーション プラグインです。 M3 MaxにせよRTX5080にせよ、電源を入れたときにフルフレームプレビューを実現できるデバイスを持っていません。したがって、Lens Node をマウントした状態で数十のレンズを継続的にレンダリングすることは、市場のほとんどのコンピュータにとって「地獄のような困難」であると考えられます。
M6 は充電が切れた状態でレンダリングを完了するのに 59 分かかりましたが、M5 は 1 時間 16 分以上かかりました。もう一度強調しておきますが、大容量メモリはビデオ編集に直接有益です。私はフィルムのハロー、グレイン、その他の効果をシミュレートするために常にサードパーティのプラグインに依存してきました。このようなプラグインは、まさに大量のビデオ メモリを消費します。
さらに、この記事を書いている間に、たまたま M6 MacBook を出張に持って行き、Mac の新製品を始める短いビデオを作成しました。エクスポート速度は非常に速いですが、多数のノードとプラグインをマウントした後でも、リアルタイム再生速度が M3 Max メイン マシンほど速くないことははっきりとわかります (大容量メモリに加えて、より多くの GPU コアとビデオ エンコード コアも再生速度に影響するため)、すでに 16GB M5 よりは大幅に優れています。したがって、使用シナリオに大量のカラー グレーディングが含まれる場合は、大容量のメモリを選択する必要があります。
買い物のアドバイス
メモリとハードドライブの価格の急激な上昇により、多くの人々のコンピュータに対する価値判断や購入の考えが混乱し、ベーシックな MacBook Pro のコスト効率が少し高くなりました。 M6チップは十分なパフォーマンスを保証し、フォトレタッチやビデオ編集、エントリーレベルのAI大型モデルの実行など、あらゆる用途に対応します。これに基づいて、最初にプロレベルの SoC に投資した予算を節約し、メモリやハードディスクに費やすことができます。実際、メモリやハードドライブは実際にはそれほど安くなっていませんが、財布と心理の間には常にバランスがあります:)
また、価格上昇傾向が当分収まらないことを考えると、「ユーザーがSoCにお金をかけないようにする」ことがより重要になってくると私は考えています。 Apple シリコンのエネルギー効率が向上し続ける限り、ベーシック Mac の競争力は確実に向上し続けるでしょう。
簡単に言うと、コンピューターに特定のパフォーマンス要件があるが、極端なパフォーマンスは必要ない場合、または以前は MacBook Air を使用していたが、より優れた画面、より強力なサウンド、およびより多くのインターフェイスを必要としている場合、MacBook Pro の M6 バージョンは正しい選択です。
M7 MacBook Proが登場したときにAI業界がどこまで発展するのか、そしてAppleがその製品ラインをどのように計画するのかを想像するのは難しい。少なくとも現時点では、本当に新しいコンピューターが必要な場合は、今すぐにでも購入してください。
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