Silnik neuronowy Apple w M5 Pro i M5 Max w końcu pozbył się swojego największego historycznego ograniczenia! Wcześniej w iPhone'ach, iPadach i niskobudżetowych Macach, ANE był najlepszą opcją sprzętową do wnioskowania (niskie zużycie energii, wysoka wydajność), obejmującą większość urządzeń Apple. Jednak w wysokobudżetowych Macach (seria Pro/Max) przepustowość pamięci ANE była znacznie niższa niż GPU, co uniemożliwiało mu dobre skalowanie do większych modeli/większych obciążeń wsadowych → stało się to główną "niepełnosprawnością" ANE. Teraz M5 Pro / M5 Max rozwiązały ten problem (prawdopodobnie znacznie zwiększając przepustowość pamięci ANE, co pozwala mu na bardziej sprawiedliwą rywalizację z GPU). ANE w końcu będzie mogło naprawdę wykorzystać swój potencjał w wysokobudżetowych Macach, a w przyszłości lokalna AI (szczególnie wydajne, niskozasilane wnioskowanie) przeżyje eksplozję rozwoju.

Apple właśnie zaprezentowało nowego MacBooka Pro z procesorami M5 Pro i M5 Max Ciekawym aspektem jest to, że jest to mały projekt chipu! CPU w M5 Pro i M5 Max to ten sam 18-rdzeniowy procesor, który zawiera 6 rdzeni superwydajnych i 12 rdzeni wydajnościowych, ale GPU to odpowiednio 20 rdzeni w wersji Pro i 40 rdzeni w wersji Max.

Pełnostackowy inżynier badań ML, zajmujący się głównie AI, LLM i MLX. @JohnMai_Dev 3 marca 2026 roku z powodzeniem zrealizował inferencję modelu Qwen3.5-0.8B na chipie Apple M1 Pro, korzystając bezpośrednio z Apple Neural Engine (ANE). Na podstawie projektu open source: przełomowa praca polegająca na bezpośrednim wykorzystaniu Apple Neural Engine do treningu i inferencji, wcześniej wielu ludzi sądziło, że Apple nie udostępnia ANE do pełnego treningu/inferencji. Wcześniej ANE był głównie używany do inferencji CoreML wbudowanej w systemie, a zewnętrznym deweloperom trudno było go efektywnie wykorzystać. Teraz dzięki maderix/ANE można bezpośrednio używać ANE do przeprowadzania inferencji w nowoczesnych dużych modelach (nawet niektórzy już pracują nad treningiem backprop). A model 0.8B oparty na Qwen + ANE = bardzo niski pobór mocy, całkiem niezła prędkość, całkowita prywatność lokalna. M1 Pro może to uruchomić, co oznacza, że wielu starych użytkowników Maca (seria M1/M2) nagle zyskało bardzo wydajną opcję przyspieszania AI, co jest bardziej oszczędne energetycznie i szybsze niż korzystanie tylko z GPU/CPU. Współpraca ANE całkowicie przekształca Maca w tani lokalny stację roboczą AI, a stare maszyny Apple mogą korzystać z nowoczesnych dużych modeli językowych (Qwen3.5 0.8B) do inferencji, otwierając drzwi do nowego sposobu efektywnego AI lokalnie na Macu.