Apple ने M5 Pro/Max के साथ MacBook Pro 14/16 पेश किए

 (apple.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-03-04 | 9 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • M5 Pro और M5 Max चिप के साथ, AI परफ़ॉर्मेंस में अधिकतम 4 गुना सुधार और SSD स्पीड में अधिकतम 2 गुना तेजी
  • नई Fusion Architecture पर डिज़ाइन किया गया, जिसमें अधिकतम 18-core CPU और हर GPU core में Neural Accelerator शामिल है, जिससे AI प्रोसेसिंग स्पीड में बड़ा सुधार
  • M5 Pro मॉडल अधिकतम 64GB और M5 Max मॉडल अधिकतम 128GB unified memory को सपोर्ट करते हैं, और क्रमशः 307GB/s तथा 614GB/s memory bandwidth प्रदान करते हैं
  • Wi-Fi 7, Bluetooth 6, Thunderbolt 5, 24 घंटे की बैटरी, Liquid Retina XDR डिस्प्ले सहित पूरे हार्डवेयर में अपग्रेड

M5 Pro और M5 Max की परफ़ॉर्मेंस में सुधार

  • दोनों चिप Apple की नई Fusion Architecture पर आधारित AI-केंद्रित डिज़ाइन के साथ आते हैं
    • दो dies को एक SoC में इंटीग्रेट करके परफ़ॉर्मेंस को अधिकतम किया गया
    • अधिकतम 18-core CPU (जिसमें 6 super cores शामिल हैं) और 12 नए performance cores से लैस
  • M5 Pro जटिल workflows जैसे algorithm optimization या बड़े image processing के लिए उपयुक्त है, जबकि M5 Max simulation जैसे high-load कामों के लिए बेहतर है
  • M4 की तुलना में LLM prompt processing अधिकतम 4 गुना, AI image generation अधिकतम 8 गुना बेहतर
  • GPU परफ़ॉर्मेंस में अधिकतम 50% सुधार, जिससे 3D rendering और VFX कार्यों का real-time preview संभव

AI और ग्राफ़िक्स परफ़ॉर्मेंस संकेतक

  • M5 Pro मॉडल
    • M1 Pro की तुलना में AI image generation 7.8 गुना, LLM processing 6.9 गुना, 3D rendering 5.2 गुना, गेमिंग परफ़ॉर्मेंस 1.6 गुना बेहतर
  • M5 Max मॉडल
    • M1 Max की तुलना में AI image generation 8 गुना, LLM processing 6.7 गुना, video effects rendering 5.4 गुना, AI video enhancement 3.5 गुना बेहतर
  • unified memory bandwidth में बढ़ोतरी से बड़े AI मॉडल ट्रेनिंग और 8K वीडियो प्रोजेक्ट प्रोसेसिंग को सपोर्ट

स्टोरेज और कनेक्टिविटी

  • SSD read/write speed अधिकतम 14.5GB/s, पिछली पीढ़ी की तुलना में 2 गुना तेज
  • बेस स्टोरेज: M5 Pro 1TB, M5 Max 2TB, और 14-inch M5 मॉडल भी अब 1TB से शुरू
  • Thunderbolt 5, HDMI (अधिकतम 8K), SDXC स्लॉट, MagSafe 3 सहित पोर्ट कॉन्फ़िगरेशन मजबूत
  • N1 चिप के ज़रिए Wi-Fi 7 और Bluetooth 6 सपोर्ट, जिससे वायरलेस परफ़ॉर्मेंस और स्थिरता में सुधार

स्थिरता और लॉन्च जानकारी

  • 4 मार्च रात 11:15 बजे से प्री-ऑर्डर, 11 मार्च से उपलब्ध, रंग: स्पेस ब्लैक और सिल्वर
  • कीमत:
    • 14-inch M5 Pro 3,490,000 won~
    • 16-inch M5 Pro 4,290,000 won~
    • 14-inch M5 Max 5,790,000 won~
    • 16-inch M5 Max 6,290,000 won~

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9 टिप्पणियां

 
skj2366 2026-03-04

आज ही M4 Pro CTO मॉडल की डिलीवरी पहुंची है, बहुत बुरा लग रहा है haha
 
xguru 2026-03-04

अगर यह CTO मॉडल है, तो रिफंड संभव नहीं है क्या? यही तो official site का फ़ायदा है, haha
 
skj2366 2026-03-04

रिफंड तो हो जाएगा! लेकिन अभी जिन m4 pro यूज़र्स के ऑर्डर पेंडिंग हैं, उन्हें बताया जा रहा है कि उनका अपग्रेड m5 pro में कर दिया गया है।
 
xguru 2026-03-04

लगता है M5 से core naming structure बदल गया है।

पहले के "performance/efficiency" core की जगह अब 3-स्तरीय "super/performance/efficiency" में बाँट दिया गया है।
उलझन वाली बात यह है कि पुराने नाम वही रखकर उन्हें अलग स्तर में डाल दिया गया है।

पहले वाला performance core अब "Super core" हो गया है,
नया "Performance core" बीच वाला tier core है,
और "Efficiency core" पहले जैसा ही है।

M5 में Super 4 + Efficiency 6
M5 Pro में Super 4 + Performance 10/12
M5 Max में Super 6 + Performance 12
 
kuthia 2026-03-04

Apple की तरह यहाँ भी product segmentation बिल्कुल साफ़ दिखता है।
 
kuthia 2026-03-04

मैं m1max अच्छी तरह इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन यह काफ़ी लुभा रहा है।
 
dolsangodkimchi 2026-03-04

मैं तीन external monitors इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए इस बार आया m5 pro मॉडल देखकर अच्छा लगा।
 
xguru 2026-03-04

14 में M5 Max + 128GB करने पर कीमत 8,040,000 हो जाती है. आज रात 11:15 बजे से ऑर्डर किया जा सकता है.. अब M1 छोड़कर अपग्रेड करूं या नहीं, इस पर थोड़ा सोच रहा हूं.
 
GN⁺ 2026-03-04
Hacker News की राय

  • “AI कामों में 4 गुना तेज़” वाली पंक्ति का असल मतलब क्या है, यह ढूँढकर देखा
    Apple ने जनवरी 2026 में M5 MacBook Air (10-कोर CPU/GPU, 32GB मेमोरी, 4TB SSD) और M4 MacBook Air (वही स्पेक्स, 2TB SSD) की तुलना में टेस्ट किया था
    8K token prompt और 14B parameter model (4-bit quantization) को LM Studio 0.4.1 पर चलाकर पहला token बनने तक लगने वाला समय मापा गया था

    • 14B मॉडल को 4-bit में चलाया? इससे तो कई developers को यह सफाई देनी पड़ेगी कि “हमारे MacBook पर भी LLM चल सकता है” कहने का क्या मतलब था. हमारी कंपनी में भी ऐसा हो चुका है lol
    • असल में वह पंक्ति battery life के बारे में है. Footnote 53 में “अधिकतम 18 घंटे की battery life” लिखा है (स्रोत)
    • अब “AI performance” का पुराने Crysis के fps की तरह marketing point बन जाना दिलचस्प है
    • लगता है output speed (tokens/s) नहीं, सिर्फ पहले token तक का समय मापा गया है. सच में उपयोगी आंकड़ों के लिए independent benchmarks का इंतज़ार करना होगा
    • इस हफ्ते शौक में M5 CPU cores के लिए microgpt optimization कर रहा हूँ (project link). नए chip पर क्या बदलाव होंगे, यह देखना दिलचस्प होगा

  • Apple ने कहा कि “M5 Pro/Max, M4 की तुलना में LLM prompt processing में 4 गुना और M1 की तुलना में image generation में 8 गुना तेज़ है”, तो क्या वह local LLM को लेकर सच में गंभीर हो गया है, यह जानने की उत्सुकता है
    मुझे निजी तौर पर लगता है कि Apple के पास privacy-केंद्रित LLM में बड़ा मौका है, लेकिन अभी तक execution दिखाई नहीं देता. Siri के बदलाव के समय कुछ बदलता है या नहीं, यह देख रहा हूँ

    • मुझे यह सिर्फ marketing strategy लगती है. बहुत लोग Mac Mini खरीदकर आखिर में API call का खर्च ही दे रहे हैं. मेरे पास भी Apple के shares हैं, लेकिन “unified memory” को GPU rebranding की तरह पेश करना मैं नहीं मानता
    • 6 महीने पहले एक workshop में जो महसूस हुआ, वह यह था कि OpenAI जैसी बढ़ा-चढ़ाकर की गई AGI चर्चा भले पसंद न आए, लेकिन उस निवेश ने नई tech ecosystem खोल दी है. अगर Apple को अभी local LLM market पकड़ना है, तो उसे CUDA पर निर्भरता कम करनी होगी और पहले 128GB memory support जैसी hardware नींव बनानी होगी
    • Neural Accelerator (NAX) matrix multiplication (matmult) को accelerate करता है. LLM inference का सिर्फ prefill phase तेज़ होता है, decode phase पर इसका असर नहीं पड़ता
    • Apple devices में पहले से ही छोटे, उद्देश्य-विशेष models बहुत हैं. 8GB में कई छोटे models चलाना, एक 8GB LLM चलाने से कहीं ज़्यादा efficient है
    • Apple का असली business hardware sales है. Cloud compute उनके business के साथ प्रतिस्पर्धा में है

  • “Upgrade करने पर ज़्यादा value” वाली पंक्ति पढ़कर हँसी आ गई. यह कुछ ऐसा लगता है जैसे “M1 इतना अच्छा बना दिया था, अब प्लीज़ upgrade कर लीजिए”
    मेरा M1 MacBook Pro शायद अगले 2~5 साल और आराम से चल जाएगा.
    अगर Apple सिर्फ hardware documentation इतना दे दे कि Asahi Linux टीम उसका उपयोग कर सके, तो मैं इस साल ही खरीदने को तैयार हूँ

    • मेरा 32GB M1 Max मेरी सबसे बेहतरीन खरीद थी. अभी भी performance में बहुत गुंजाइश है. बस डर है कि बाद में security chip का बहाना बनाकर support बंद न कर दें
    • 2022 में refurbished खरीदा M1 Pro भी अब तक 4~6 घंटे battery आराम से देता है. कीमत के हिसाब से कमाल की मशीन है
    • M1 अभी भी बिल्कुल पर्याप्त है. देखना यह है कि M5 भी एक और “M1-स्तर की पीढ़ी” बनेगा या Apple सच में पुरानी machines को जल्दी obsolete बना देगा
    • अभी भी बहुत लोग Intel Mac इस्तेमाल कर रहे हैं
    • मैं भी M1 Pro ही इस्तेमाल करता रहूँगा. HDMI या SD slot हटा देंगे, तब शायद upgrade का समय आएगा

  • RAM खोजकर देखा, लेकिन पेज पर SSD को ही ज़ोर से दिखाया गया है, RAM का ज़िक्र लगभग नहीं है
    Base 16GB है, और 32GB पर जाने के लिए $400 extra देना पड़ता है.
    36~128GB models फिलहाल order unavailable दिख रहे हैं, और 128GB configuration $5099 पर दिखाई गई है

    • 16→32GB upgrade अब भी $400 का ही है. लगता है Apple ने margin बनाए रखते हुए कीमत freeze रखी है
    • LLM acceleration के लिए silicon जोड़ने के बाद भी RAM expandability की कमी जस की तस है, इसलिए product positioning थोड़ी अजीब लगती है
    • साफ़ लिखा है कि M5 Pro 64GB तक और M5 Max 128GB तक support करता है
    • M5 Pro की base memory 24GB है, जो पुराने M3 Pro के 18GB से ज़्यादा है
    • Apple “RAM” की जगह “memory” शब्द इस्तेमाल करता है, और press release में यह 9 बार आया है

  • M1 MacBook Pro को Instant Pot की तरह इतना अच्छा बना दिया गया था कि अब तक upgrade करने का मन ही नहीं होता
    Battery थोड़ी घिसी है, लेकिन पहले से ही इतनी लंबी चलती थी कि फर्क लगभग महसूस नहीं होता

    • उल्टा मेरे M3 Max की battery सिर्फ 2 साल में 2 घंटे से कम रह गई. किसी को वजह पता है?
    • मैंने हाल ही में $600 में used लिया, और अब भी कमाल का value-for-money है
    • मैं भी M1 Pro पर ही रहूँगा, शायद M7 आने तक upgrade नहीं करूँगा. हाँ, घर पर DGX Spark server रखने वाला हूँ, उसका इंतज़ार है
    • ifixit के हिसाब से battery replacement आसान लगता है, तो बाद में खुद करने का सोच रहा हूँ. हाल में Asahi Linux पर shift किया, और वजह performance नहीं बल्कि software quality और openness थी
    • अच्छा होगा अगर tech industry में भी इस तरह की “लंबे समय तक इस्तेमाल” वाली संस्कृति को बढ़ावा मिले. लेकिन पूँजीवाद की समस्या यही है कि numbers हमेशा ऊपर जाने चाहिए

  • घोषणा में 3D modeling वगैरह में दिलचस्पी नहीं, बस एक ही सवाल है — क्या Tahoe चलता है?

  • Hardware सच में शानदार लगता है. लेकिन अगर Tahoe preinstalled आता है, तो मैं upgrade नहीं करूँगा
    अगले macOS की दिशा देखकर फैसला करूँगा

    • हमारी organization में Tahoe mandatory है, इसलिए झुंझलाहट होती है. Performance देता है, लेकिन पैसे भी साथ ले जाता है
    • M series hardware पसंद है, लेकिन अगर macOS लगातार खराब होता गया, तो Asahi Linux या x86_64 laptop पर लौटने का सोचूँगा
    • मैंने 26.2 version पर upgrade किया है और मुझे कोई समस्या नहीं हुई. Memory leak भी कभी report नहीं हुई
    • macOS की वजह से छोड़ दिया था, अब Linux कहीं ज़्यादा बेहतर experience देता है
    • अफवाह है कि अगला macOS touch-केंद्रित UI में बदल सकता है. मैं Tahoe ठीक से इस्तेमाल कर रहा हूँ, इसलिए कोई शिकायत नहीं. कोनों के radius जैसी बातों की मुझे परवाह नहीं

  • M4 Max 128GB पर 30B model में लगभग 100 tok/s मिल रहा है.
    “LLM prompt processing 4 गुना तेज़” का असल मतलब क्या होगा, यह जानने की जिज्ञासा है.
    30B~70B models local में भी वास्तविक development workflow के लिए उपयोगी स्तर पर हैं, लेकिन power connection अनिवार्य है

    • M4 Max की memory bandwidth 546GB/s है, M5 Max की 614GB/s, इसलिए बहुत बड़ा फर्क नहीं है.
      Neural Accelerator सिर्फ prefill phase को accelerate करता है, और token generation अब भी memory bottleneck पर निर्भर है.
      अगर Ultra version आया, तो उम्मीद है bandwidth और बढ़ेगी
    • असली workloads में context जितना बड़ा होता है, local LLM की efficiency उतनी गिरती है
    • “4 गुना तेज़” का आधार पहले token तक का समय (prefill) है. लंबे context में 15 मिनट इंतज़ार को 4 मिनट तक लाने जैसा असर है
    • Marketing पंक्ति में “prompt processing” असल में prefill phase ही है. Memory bandwidth में बड़ा उछाल नहीं है, इसलिए token generation speed शायद वैसी ही रहेगी
    • निजी तौर पर मुझे पहले token की latency ज़्यादा महत्वपूर्ण लगती है. वास्तव में M5 benchmark results देखें तो इस हिस्से में सुधार दिखता है

  • यह हैरान करने वाली बात है कि Pro और Max दोनों में 18-core CPU है
    Configuration 6 “Super cores” और 12 “Performance cores” की है, जो पिछली पीढ़ी (12P+4E) से पूरी तरह अलग है
    समझ नहीं आ रहा कि सिर्फ नाम बदले हैं या सच में architecture बदला है

    • लगता है Apple ने पुरानी naming बनाए रखते हुए इसे तीन-core tiers (Super/Performance/Efficiency) वाले ढाँचे तक बढ़ाया है. यह Qualcomm के approach जैसा है
    • Intel भी “Efficiency core” नाम को लेकर आलोचना झेल रहा है, इसलिए वह भी शायद ऐसी rebranding का रास्ता अपनाए
    • दरअसल इसमें हैरानी की बात नहीं. अब यह chiplet architecture में बदल गया है, जहाँ CPU die को GPU die के साथ जोड़ा जाता है. Ultra शायद इन्हीं CPU dies के दो टुकड़े जोड़कर बनेगा
    • Super core एक नया tier है, और Pro/Max में Super+Performance का संयोजन आता है
    • M5 के Performance cores clock, parallelism और speculative execution intensity को घटाकर efficiency core जैसे स्तर तक जा सकते हैं

  • M5 Pro/Max का सबसे बड़ा बदलाव single-die से chiplet-combined structure में जाना है
    Apple इसे “Fusion Architecture” कह रहा है, और कहता है कि इसमें CPU·GPU·Neural Engine·Thunderbolt 5 आदि को जोड़ा गया है
    (TechCrunch article)
    CPU में 6 Super cores और 12 Performance cores हैं, जो pro workloads में 30% performance improvement देते हैं

    • “6 Super + 12 Performance” कहा जा रहा है, लेकिन सुनने में यह बस “6 Performance + 12 Efficiency” को नया नाम देने जैसा लगता है.
      “यह कैसे किया?” “नाम बदल दिया”