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2026年8月26日苹果正式发布搭载M6、M5 Ultra两款自研芯片的新款Mac Studio与Mac mini。其中M6为苹果首款2nm制程自研芯片，首次搭载双16核神经引擎，运行大语言模型时提示词处理速度较M1提升13.5倍，较上一代M4提升4.8倍，两款新品均实现桌面端本地AI算力的跨越式升级。
不少测试机构在拿到新款Mac mini的工程机后第一时间完成了大语言模型运行测试：在LM Studio平台运行同参数开源大模型时，搭载M6芯片的版本每秒能处理近200个token，响应速度已经接近不少云端API的表现，且全程无需上传任何用户数据。
作为本次发布的核心亮点，M6是苹果旗下首款采用2纳米制程工艺的自研消费级芯片，核心配置上搭载12核CPU、12核GPU，最值得关注的是首次引入双16核神经引擎，专门针对大语言模型、AI图像生成等本地AI工作负载做了指令集优化。而面向专业工作站用户推出的M5 Ultra则采用四Die封装架构，最高支持192GB统一内存，能够本地运行参数超过200B的超大规模大语言模型，满足中小团队的轻量化AI训练需求。
官方测试数据显示，搭载M6芯片的基础款Mac mini，运行大语言模型的提示词处理速度较初代M1芯片提升13.5倍，较上一代M4芯片提升4.8倍；同期发布的搭载M5 Pro芯片的Mac mini，同样实现了大语言模型处理性能较M2 Pro提升8.5倍的表现。
这样的性能提升直接拉平了端侧与云端小模型的响应差距，对于内容创作者、独立开发者而言，以往需要上传数据到云端完成的AI修图、代码补全、文案生成等操作，现在都可以在本地完成，不仅隐私安全性更高，也不需要依赖稳定的网络环境。
从2025年开始，全球PC厂商都在加速推出AI PC产品，但多数产品的本地AI算力仅能支撑7B-13B参数的大模型流畅运行，苹果本次发布的新系列芯片直接将桌面端本地运行的大模型参数上限拉高到200B级别，也进一步拉大了自身与Windows阵营AI PC的性能差距。
业内分析认为，随着端侧大模型优化技术的不断成熟，未来消费电子的竞争将不再只聚焦于大模型本身的参数高低，硬件层面的本地AI算力将成为决定用户体验的核心指标，苹果本次的芯片迭代也正是为了巩固其在桌面端AI生态的领先地位。
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