---
title: 'Apple Has Killed AI Subscriptions Forever (Mac Mini M6 and M5 Pro)'
source: 'https://youtube.com/watch?v=G_u9OlF_Tqc'
video_id: 'G_u9OlF_Tqc'
date: 2026-09-15
duration_sec: 1190
channel: 'Марк Николаев | Сергей Нагорный | Нейросети '
---

# Apple Has Killed AI Subscriptions Forever (Mac Mini M6 and M5 Pro)

> Source: [Apple Has Killed AI Subscriptions Forever (Mac Mini M6 and M5 Pro)](https://youtube.com/watch?v=G_u9OlF_Tqc)

## Summary

Apple recently released four new processors for the Mac Mini and Mac Studio, promising significant speed improvements for AI tasks. However, the company omitted crucial performance metrics, specifically tokens per second, which are essential for evaluating real-world AI performance. This video analyzes the actual capabilities of each model, compares them to alternatives, and provides a practical verdict on which machines are worth buying.

### Key Points

- **Apple's New Processors and Missing Metrics** [00:00] — Apple released four new processors: Mac Mini on M6 and M5 Pro, Mac Studio on M5 Max and M5 Ultra. They claim up to 13.5x faster AI request processing, but provided no tokens-per-second figures, which are critical for purchase decisions.
- **M6 Processor Details** [01:32] — The M6 is Apple's first 2nm chip with 12 CPU cores (2 super, 4 performance, 6 efficiency) and 12 GPU cores, each with a built-in AI accelerator. Neural engine is dual with 16 cores each. Memory bandwidth up to 170 GB/s, base 16GB, max 32GB.
- **Memory Bandwidth Footnote** [02:23] — The 170 GB/s bandwidth only applies to configurations with 24GB or 32GB RAM. The base Mac Mini with 16GB still has 153 GB/s, same as the previous generation. This is a crucial detail often missed in reviews.
- **Mac Mini on M5 Pro** [03:05] — M5 Pro offers up to 18 CPU cores, 20 GPU cores, and up to 64GB unified memory. Memory bandwidth is 307 GB/s, with three Thunderbolt 5 ports. Starts at $1699 with 24GB RAM and 512GB storage.
- **Memory Requirements for AI Models** [04:03] — A 7-8B parameter model takes ~5GB, 14B takes ~9-10GB, and 32B takes ~20GB. Adding context window and system overhead, a 32GB machine is quickly maxed out, limiting it to small models and short queries.
- **Memory vs. Bandwidth** [05:05] — Memory capacity determines what models can fit; bandwidth determines how fast they run. On 170 GB/s, an 8B model runs smoothly, but a 32B model will be painfully slow. M5 Pro's 307 GB/s roughly doubles this headroom.
- **Real-World Use Cases and Job Market** [06:14] — 23% of Russian enterprises plan to cut staff by ~10% due to AI adoption, but demand is rising for AI managers. Many start as side projects. The video promotes a 4-day training course for beginners.
- **Apple's Marketing Tactics** [07:38] — Apple uses relative multipliers (e.g., 13.5x faster than M1) which are meaningless without absolute numbers. The actual speed increase from M5 to M6 is only 11% in memory bandwidth, a key metric for real-world performance.
- **Mac Studio Specs** [08:33] — M5 Max: up to 18 CPU cores, 40 GPU cores, 128GB memory, 614 GB/s bandwidth, from $2399. M5 Ultra: up to 36 CPU cores, 80 GPU cores, 512GB memory, 1.2 TB/s bandwidth, from $5399. Supports multi-machine clustering via Thunderbolt 5.
- **Clustering Limitation** [09:44] — The base Mac Mini on M6 lacks Thunderbolt 5, so it cannot be clustered with other Minis. This is a deliberate move to push users toward the more expensive M5 Pro for scalability.
- **Comparison with AMD** [10:03] — An AMD-based PC with 128GB RAM can run a 120B parameter model at ~34 tokens/sec, while the Mac Studio with 128GB costs ~$42/GB vs. $20-30/GB for AMD. Apple's advantage is build quality and software, but not price per GB.
- **Subscription Math** [12:12] — Monthly AI subscriptions can range from $60 to $200. A $1699 M5 Pro pays off in ~9 months at the high end, but over 2 years at the low end. Electricity costs are negligible.
- **Best Use Case: Batch Processing** [13:34] — Local machines excel at overnight batch jobs like transcribing, labeling, or rewriting thousands of items. API costs penalize such work, while local compute only costs electricity.
- **Memory Price Increases** [14:15] — Server memory prices rose ~15% in one quarter, with increases predicted through 2027. Tim Cook called it a 'once-in-a-century flood.' This explains why base Mac Mini prices have risen from $599 to $899 over two years.
- **Future Roadmap** [14:41] — Rumors suggest Apple will skip M6 for the Mac Studio, moving to M7 in 2027 with up to 240 GB/s bandwidth, and M7 Ultra in 2028 with 1.5TB memory, approaching NVIDIA server-level performance. These are plausible but speculative.
- **Software and Talent Exodus** [16:00] — Apple lost several AI researchers, including the co-founder of its ML framework, to Anthropic. Apple reportedly pays Google ~$1B/year for Gemini in Siri, indicating a lack of confidence in on-device AI.
- **Verdict on Each Machine** [16:43] — Mac Mini M6: overpriced for AI, 32GB is a wall. M5 Pro: good for always-on boxes running 27-32B models, but not for larger ones. Mac Studio: the only good purchase, especially M5 Max for professionals. Otherwise, wait for M7.
- **Final Takeaway** [19:09] — Apple's omission of tokens-per-second is a red flag. Always ask 'multiplier of what?' and calculate your actual subscription costs and batch tasks before buying. If no batch tasks, you don't need the hardware.

### Conclusion

The video concludes that the Mac Mini M6 is the most overpriced AI machine, while the Mac Studio M5 Max is the only recommended purchase for professionals. For most, waiting for the M7 in 2027 is the best strategy, but memory prices will rise, so timing matters.

## Transcript

Apple за одну неделю выпустила 4 новых процессора Mac Mini на M6 и на M5 Pro плюс Mac Studio на M5 Max и M5 Ultra Презентация обещает до 13,5 раз более быструю обработку запроса к нейросети и компьютер
который держит помощника включенным круглосуточно И при этом нигде, ни в одном документе компания не назвала ни одной цифры в токенах в секунду Ни одной А это ровно та цифра, по которой и решают, покупать или нет Токен, если коротко, это кусочек слова
Скорость токена в секунду показывает, насколько быстро текст выползает на экран, пока нейросеть отвечает. Так вот, я досчитал за Apple то, что она посчитать постеснялась. По каждому уровню и по каждой конфигурации. И сейчас скажу, какая коробка стоит своих денег, а какая ловушка.
Меня зовут Марк Николаев, я прошел путь от продавца-консультанта до редактора в Тинькофф. Потом до главного редактора управляющей компанией Газпромбанка. Сейчас у меня свое агентство, я каждый день работаю с нейросетями за деньги. И мне важно понимать одно, что из этого железа закрывает настоящую работу,
а что закрывает только красивый заголовок. Поэтому дальше все цифры будут переведены на простой язык и на деньги. И сразу про розыгрыш, пока вы здесь. Напишите в комментариях, какую одну задачу вы бы первой отдали нейросети, если бы она работала у вас дома и без интернета.
Тексты, расшифровки, разбор своих файлов, что угодно. Из тех, кто ответит конкретно, а не одним словом, я выберу одного человека и подарю Яндекс.Танцер. Конкретика нужна не для красоты. По этим комментариям я собираю тему следующих роликов.
И еще одно, пока не ушли дальше. Все промты из этого ролика, инструкции и разборы новостей я выкладываю в своем Телеграм-канале. Промпты для работы, для учебы, для заработка, все бесплатно, кстати, ссылка в описании и в комментариях, и на QR-коде.
Начинаю с M6, потому что главная новость там. Это первый процессор Apple, сделанный по 2-нанометровому техпроцессу. 12 веществительных ядер, и впервые Apple делит их не на 2 типа, а на 3.
2 суперядра, 4 производительных и 6 экономичных. Графика тоже 12 ядер. Вот здесь важное, в каждое графическое ядро встроен свой отдельный ускоритель для нейросетей, прямо внутрь ядра. нейронный блок стал двойным, по 16 ядер в каждой половине.
Apple заявляет до двух раз больше пиковой мощности на задачах нейросетей по сравнению с прошлым поколением. Пропускная способность памяти поднимается до 170 ГБ в секунду против 153 у M5.
Базовая память 16 ГБ, потолок 32. Запомните это число, 32, потому что весь ролик дальше поворачивается вокруг него. Пропускная способность, если совсем просто, это ширина трубы между памятью и процессором.
А теперь сноска, из-за которой все выглядит иначе. 170 ГБ в секунду идут со звездочкой. Apple делит эту цифру по конфигурациям, и настоящая сноска проще той путаницы, которая гуляла по сети после анонса.
Базовый Mac Mini на M6 с 16 ГБ по-прежнему двигает 153 ГБ в секунду. Ровно столько же, сколько прошлое поколение. Полные 170 открываются только тогда, когда вы доплатили за 24 или 32 ГБ памяти.
То есть самая дешевая коробка не получает ту самую скорость, которые ее и продавали. И почти никто из разбиравших этот анонс про такое не сказал. Я эту сноску вывожу на экран, как в прошлый раз выводил карточку с исправлением. Тогда пол интернета повторял цифру 550 ГБ в секунду для коробки,
которая двигала 273. Читайте сноски до того, как отдали 2000 долларов, а не после. Mac Mini на M5 Pro интереснее. До 18 вычислительных ядер и до 20 графических, и до 64 ГБ общей памяти.
Данные там идут на скорости 307 ГБ в секунду. Плюс три порта Thunderbolt 5-го поколения вместо 4-го, как у N6. Значит, внешний диск перестает быть бутылочным горлышком. Стартует эта версия с 1699 долларов.
Базовая розница это 24 гигабайта памяти и накопитель на 512 гигабайт. Обе версии Mini стоят на сотню долларов дороже тех машин, которые они заменяют. Базовый Mini прошел путь от 599 долларов к 799, а теперь к 899.
И ни одна из этих прибавок не случилась из-за того, что процессор стал лучше. Отдельно про нас. У нас Apple официально не продает все еды с параллельным импортом. Сверху накидывают процентов 15 или 20. Так что к любой цене из этого ролика мысленно добавляйте наценку сверху.
32 гигабайта звучат как много ровно до того момента, пока вы не загрузили модель. Считается это так. Модель на 7 или 8 миллиардов параметров в сжатом виде занимает примерно 5 гигабайт. Она садится свободно.
Модель на 14 миллиардов это уже 9 или 10 гигабайт. Модель на 32 миллиарда в том же сжатом виде требует под 20 гигабайт, и это до того, как вы дали ей хоть один символ текста. Сверху добавьте окно контекста, то есть память самого разговора и то, что уже держит система и браузер, и вы скребете по потолку.
Вот это и есть честная картинка коробки за 899 долларов. Прекрасный маленький компьютер для небольших моделей и коротких запросов. И совсем не сервер для ИИ-агентов, сколько бы этого не хотелось.
Про уровень M5 Pro издания PC World высказалось также прямо. 64 27 1700 899 AMD 120
пока памяти было меньше 60 гигабайт. 64 гигабайта M5 Pro ее технически удержат, и после этого места не останется вообще ни на что. Еще раз про два числа. Объем памяти решает, что вообще влезет.
Пропускная способность решает, как это ощущается, пока работает. На 170 ГБ в секунду модель на 8 миллиардов параметров идет так, что вы ее не ждете. Посадите на ту же машину модель на 32 миллиарда. Дальше вы будете смотреть, как каждое предложение собирается по слову.
307 ГБ в секунду у M5 Pro примерно удваивают этот запас. Вот почему переход с 899 долларов на 1699 дает больше, чем видно в табличке характеристик. И тут честно, независимых замеров в токенах в секунду по этим двум процессорам пока не публиковал никто,
и придумывать их за производителя я не буду. Машины поступают в продажу 22 сентября, настоящие замеры появятся уже после этой даты, и вот тогда я к теме вернусь. Пока я сводил эти таблицы по памяти,
меня не отпускала одна мысль. Зачем люди вообще хотят такую коробку? Чтобы перестать платить за нейросети? Честный ответ простой. Ни одна коробка не тянет все, что вам нужно. Мини на 32 гигабайта не запустит ни одну из них в полном размере.
И вот тут я сверну с железа на то, ради чего это железо покупают. На работу и на деньги. 23% российских предприятий планируют урезать штат до конца года, в основном примерно на 10%. Это не малый бизнес, это Сбер, Газпром, РЖД, ВЭБ и власти Москвы.
Известия писали со ссылкой на опрос 265 компаний, и среди причин там прямым текстом стоит стремительное внедрение искусственного интеллекта. Только читать это надо не как всех уволят, сокращая тех, чью работу теперь делает машина.
А вместе с этим растет спрос на тех, кто этой машиной управляет. На Headhunter уже висят вакансии, которых 2 года назад просто не существовало. Куратор и агентов, специалист по автоматизации, и редактор. И менять профессию целиком не обязательно, многие начинают как подработку вечерами на одном проекте.
Поэтому у нас есть короткое обучение, 4 дня по 30 или 40 минут в день, 4 коротких видеоурока, домашние задания с личным разбором от экспертов и на выходе своя первая работающая вещь, собранная нейросетью и мини-портфолио.
Есть час с поддержкой, VPN не нужен, работаем на бесплатных нейросетях. Это для тех, кто никогда не программировал Не курс на 3 месяца Это короткий заход, чтобы понять, ваше это или нет Набор 20 человек, чтобы дошли руки до каждого
Кстати, ссылка в описании И в комментариях, и на QR-коде А мы возвращаемся к цифрам, потому что дальше начинается самое интересное Возвращаясь к железу и к главному приему всей этой презентации Apple описывает скорость работы с нейросетями почти целиком в относительных множителях
И вот это все остальные повторили, не моргнув M6 до 13,5 раз быстрее обрабатывает запрос к языковой модели, чем Mini на M1. И почти в 5 раз быстрее, чем M4. M5 Pro до 8,5 раз быстрее, чем M2 Pro.
И в четверо быстрее, чем M4 Pro. Каждое из этих чисел – это отношение к старому Mac. Умножьте неизвестное на 13,5, и у вас на руках останется неизвестное. Обработка запроса – это самая удобная метрика, которую можно вынести в заголовок.
Это тот этап, когда машина пережевывает ваш текст до того, как начала отвечать. И он прекрасно раскладывается на параллельные вычисления. А скорость выдачи, то самое, на что вы смотрите, пока буквы ползут по экрану, упирается в пропускную способность памяти.
И она выросла на 11% от M5 к M6. Итого, заголовочное число выросло в 13 раз за 5 лет. А то число, которое вы реально чувствуете, выросло на 0,1 за год. Apple взяла лесную половину правды и вынесла ее на слайд.
MacStudio вышел в тот же день, и все интересное железо уехало именно туда. M5 Max это 18 вычислительных ядер, графических ядер до 40, памяти до 128 ГБ, скорость 614 ГБ в секунду, цена от $2399.
M5 Ultra примерно удваивает эту табличку. До 36 вычислительных ядер, 80 графических и до 512 ГБ общей памяти. Пропускная способность выходит на 1,2 ТБ в секунду, это на 50% выше, чем у прошлой Ultra.
Стартует от $5,399. долларов. Версия на 512 гигабайт поедет к покупателям только в конце октября. Еще Apple обещает до трех раз более быстрые распределенные вычисления, если связать несколько таких коробок между собой. И эту
фразу надо читать внимательно, потому что у нее есть требования по портам. Связывание идет через Thunderbolt 5 поколения. Именно так Apple и получает свою тройку. А у Mini на M6 Thunderbolt 5 нет. То есть самая дешевая машина в линейке это единственная машина, которую нельзя будет потом сцепить со
второй такой же. Это убивает очевидный путь отступления. Вы не купите один Mini за 899 сейчас. Весной не прикрутите вторую коробку. Путь к связке начинается с 1699 долларов.
И на случайность это совсем не похоже. Самую дешевую машину линейки аккуратно отрезали от возможности Apple AMD NVIDIA 128 M6
и вдвое больше, чем помещается в M5 Pro за 1700. Коробка на AMD гоняет открытую модель на 120 миллиардов параметров примерно на 34 токенов в секунду. Тут нужна честная поправка. 128 ГБ не
отдаются модели целиком. Система и служебные процессы часть съедают, и полезного объема остается ближе к 96 гигабайтам. Только даже после этой поправки 64 гигабайта M5 Pro не загрузят модель на 120 миллиардов никак. Она просто не запустится. Теперь таблица цены за гигабайт. Она
делает картину еще хуже. Коробка на AMD выходит примерно в 20 или 30 долларов за гигабайт полезной памяти. Сопоставимую по объему Mac Studio выходит примерно в 42 доллара за гигабайт. Грубо в трое дороже за ту самую вещь, которая и решает, что вы
вообще сможете запустить. Взамен Apple отдает вам качество сборки, тишину, 12 Вт простоя и операционную систему, которую вы уже знаете. Это все настоящие вещи, и ни одна из них не стоит тройной цены за гигабайт, если локальные нейросети
и есть весь смысл покупки. Но и сторона обычных компьютеров заслуживает оговорки, пока вы не побежали тратить сэкономленное. Коробка на AMD дает вам память, взамен она просит терпения. Программная обвязка вокруг ускорителей AMD до сих пор тоньше, чем Nvidia
И половина инструментов молча считает, что вы сидите на Nvidia Системы Nvidia эту проблему решают и берут вас за решение А обещание Apple в том, что все просто работает тихо и на машине, которую вы уже понимаете
Это стоит настоящих денег Просто это не стоит тройной цены за гигабайт для большинства тех, кто задает мне такой вопрос MacStudio тут и есть серьезный ответ Apple Стоит он соответственно 128 ГБ на M5 Max за 2499, наконец, дают то же, что дает конкурент на входе.
Сверху идет почти вдвое более широкая труба. Ультра на 512 ГБ запускает модели, которые больше не запустят ничто настольное. Получается, линейка осмыслена сверху и перестает быть осмысленной снизу.
А мини это как раз та машина, которую большинство смотрящих и купит. И именно у нее та самая проблема с потолком, про которую я говорил в самом начале. Теперь та самая арифметика подписок, ради которой все и затевалось.
Сложите свой месячный счет. Подписка на чат, подписка на помощника для кода, отдельная генерация картинок. В долларах это 20 плюс 20 плюс сколько-то сверху, а у нас через посредников выходит еще дороже.
Потом на это ложится оплата по запросам через программный доступ, ровно в тот момент, когда вы начали делать что-то настоящее. Считайте, от 60 до 200 долларов в месяц, смотря насколько глубоко вы влезли. На этом фоне M5 Pro за 1699 окупается примерно за 9 месяцев, если вы на верхней границе трасс.
Если вы на нижней, окупаться он будет сильно больше двух лет. Электричество тут почти не считается. Гонять такую коробку по несколько часов в день это единицы долларов в месяц. То есть арифметика сходится. Вопрос только в том, что вы получаете на выходе.
А на выходе ваша коробка за 1700 крутит хорошую модель на 27 миллиардов параметров. И хорошая модель на 27 миллиардов – это не чат G5 последнего поколения и не клоуд. Она по-настоящему полезна на пересказе, черновиках, разметке и сортировке.
Она выкинет агента, который всю ночь ходит по вашим файлам. Она закроет все, что вы не хотите отправлять третьей стороне. А за передовой моделью вы все равно потянетесь, когда работу надо сделать правильно с первого раза. Значит, подписки не умирают.
Объемная рутина уезжает на локальную машину и становится бесплатной. Сложное остается на тех же платных моделях. Ваш счет уменьшается, но он не исчезает. И тот, кто продает вам красивую историю про полную замену подписок, просто пропускает этот шаг.
Есть одна задача, где локальная коробка выигрывает в чистую. Это пакетная работа, которая идет ночью. Расшифровать и разметить год своих съемок. Переписать тысячу карточек товара. Оставить агента крутиться по вашим документам, пока вы спите.
Оплата по запросам наказывает именно такую форму работы, потому что вы платите за каждый кусочек текста, независимо от того, пригодился результат или нет. Локальные вычисления стоят вам только электричество. Поэтому честное сравнение здесь не железо против железа, а железо против вашего счета за запросы.
И счет этот растет каждый раз, когда у вас прибавляются амбиции, задачи и новых проектов в работе. И вторая половина истории про цены, которая вообще не про Apple. Память дорожает на настоящем дефиците.
Аналитики считают, что серверная память подорожала где-то на 15% за один квартал. И этот рост прогнозируют вплоть до 27-го года. Тим Кук на своем последнем отчете назвал это наводнением, которое случается раз в 100 лет.
Вот так базовый мини и прошел свой путь по ценам за 2 года. В этот раз он прибавил еще сотню. Так что вы покупаете не только процессор, вы покупаете еще и память. Самый неудачный для этого момент. Дальше пользуюсь той же системой оценки надежности, что и в выпуске про чат-гпти.
Подтвердено, значит вышло или сказано производителем прямо. Правдоподобно, значит это репортер с настоящим послужным списком. Apple M6
поколение M7. Apple никогда раньше не пропускала целый старший ряд. Именно поэтому в этом году Studio вышел на M5 Max и M5 Ultra, а не на M6. И вот теперь линейка складывается во смысленную картину. Сроки M7 это та часть, которая важна для вашего кошелька. По тем же данным, базовые M7
ждут в первой половине двадцать седьмого года, примерно на 240 гигабайтах в секунду. Старшие версии ждут в конце того же года. M7 Ultra намечен на двадцать восьмой год, рассчитан он при этом на полтора терабайта общей памяти. Внутри компании его описывают как подход к уровню серверных
ускорителей NVIDIA. Сроки я оцениваю как правдоподобные, а описание мощности как домыслы, Потому что цель на полтора года вперед — это мечта с приложенной дорожной картой. Ниже этого лежит совсем спекулятивная куча.
Разговоры про M8 на еще более тонком процессе. Разговоры про собственные серверные процессоры Apple. И про возвращение Mac Pro из мертвых. За этим забавно наблюдать, только покупку под это планировать нельзя. Под тем этим железом лежит еще и история про софт.
Сооснователь собственного фреймворка Apple для машинного обучения ушел в антропик в феврале. И ушел не он один. Компанию покинули около десятка исследователей по искусственному интеллекту, включая человека, который отвечал за базовые модели. В это же время Apple по сообщениям платит Google около миллиарда долларов в год
за особую версию Gemini, чтобы она работала внутри Siri. То есть компания, которая продает вам интеллект прямо на устройстве и фондирует чужую облачную модель для собственного помощника. Для железа это не приговор, но это довольно точно показывает, где у них уверенность, а где ее нет.
На практике это вылезает в одном месте. До обучения моделей на графическом движке Apple работает достаточно капризно, чтобы опытные люди тихо старались на него не опираться. Поэтому относитесь к этим машинам, как к машинам для запуска готовых моделей. Они не то место, где модель обучают или подгоняют под себя.
Если ваша работа требует дообучения, ваш выбор это NVIDIA. Никакой объем общей памяти в нынешнем году этого не изменит, и не знать это лучше до покупки. Собираю вердикт. Начну с того, что я бы пропустил.
Mini на M6 это премьерный маленький компьютер и неправильная покупка под локальной нейросети. 32 гигабайта это стена. Вы упрётесь в неё на первой неделе, и никакое обновление системы её не подвинет. Есть хорошая причина его купить.
Вам нужен дешёвый кихий Mac, который заодно крутит маленькую модель в фоне. Тогда вы будете довольны им годами. Есть и плохая причина. На слайде написали 13,5 раз. Ради этого компьютер не покупают, и к весне вы снова пойдёте выбирать.
Ограничение здесь не в процессоре, ограничение в лестнице по памяти. M5 Pro на 64 гигабайтах – это покупка с условием, и условие важное. Она осмыслена, если вам нужна всегда включенная коробка, которая не является вашим основным компьютером.
И еще сильнее осмыслена, если модели, которые вы реально гоняете, упираются в 27 или 32 миллиарда параметров. Это закрывает много настоящей работы. И перестает закрывать ровно в тот момент, когда вам захотелось больших открытых моделей.
Там 128 гигабайт на обычном компьютере стоят дешевле, чем 64 у Apple. Та же работа за треть цены. Студио это покупка. Единственная в линейке, которую я называю хорошей, это цена рабочей станции. Большинству смотрящих такая машина не нужна.
Но если локальные модели это то, чем вы зарабатываете, смотреть надо на M5 Max. Деньгами уровня линии вы туда все равно не доедете. И это цифры рынка, а не обещания лично вам. И есть третий вариант просто подождать.
Именно в нем окажется большинство. Если гурман прав, следующее по-настоящему новое старшее железо Apple это M7 в 27 году. Нынешнее поколение студио это заглушка на прошлогоднем процессоре. Так что терпеливый ход выглядит очевидным.
Вот только память дорожает и, по прогнозам, будет дорожать вплоть до того же 27 года. Значит, год ожидания, скорее всего, купит вам процессор получше, по цене похуже. Правило простое. Ждите, если вам просто любопытно. Покупайте сейчас, если у этой коробки уже есть конкретная работа на ближайший понедельник.
Вот и весь выбор, ничего сложнее тут нет. Кстати, на этом канале вы найдете не только меня, но и еще четырех экспертов. Каждый из них разбирает свою нишу в нейросетях, без которой в 2026 году на рынке труда делать нечего.
И все гайды по удаленным профессиям и нейросетям для вас бесплатные. Подписывайтесь, а мы продолжаем. Свожу все вместе. Nino на M6 – это самая переоцененная машина под нейросети из всех, что Apple когда-либо продавала.
И отсутствие цифры в сотенах в секунду беспокоит меня даже сильнее, чем потолок по памяти. Компания выпустила 4 процессора за одну неделю и, что примечательно, ни разу не напечатала это число. Запомните прием, он работает не только с железом.
Когда вам показывают громкий множитель, спрашивайте, множитель от чего? Не бегите покупать коробку Сегодня же посчитайте свой настоящий месячный счет за подписки А рядом выпишите, какие из ваших задач можно было бы гонять ночью пачкой Если во втором столбце пусто, железо вам пока не нужно
Если он длинный, вы теперь знаете, на какой уровень смотреть Программа короткого обучения по ссылке в описании, в комментариях и на QR-коде И не забудьте про розыгрыш Напишите в комментариях, какую задачу отдадите нейросети первой
Меня зовут Марк Николаев, до встречи