La Laptop RTX 5090 Runs Circles para portátiles llega a superar al M5 Max hasta un 133% en procesamiento de prompts y generación de tokens. Además, los Benchmarks LLM MacBook Pro muestran que Apple recupera terreno cuando aumentan el tamaño del modelo y la longitud de contexto.
En una misma oración se cruzan la Laptop RTX 5090, sus 24 GB de VRAM y el rendimiento que gira alrededor del M5 Max. En cambio, el resultado depende de las condiciones del experimento.
El resultado procede de una comparación entre un Razer Blade 18 actualizado y un MacBook Pro de 16 pulgadas equipado con el chip M5 Max. Las pruebas incluyeron varias cargas de trabajo de inteligencia artificial.
El informe deja una lectura menos simple que la de una victoria directa. La GPU de NVIDIA domina mientras los modelos caben en su memoria. Además, la arquitectura de memoria unificada de Apple cambia el equilibrio al exigir más capacidad.
La Laptop RTX 5090 Runs Circles pierde terreno cuando el contexto ocupa casi toda su VRAM
La primera prueba utilizó Qwen3 4B con cuantización de 4 bits y una longitud de contexto de 262.144. En ese escenario, la GPU usó prácticamente sus 24 GB de VRAM. Por tanto, su velocidad de generación quedó en 25,28 tokens por segundo.
La potencia gráfica disponible no bastó para compensar la presión sobre la memoria. El M5 Max obtuvo 181,40 tokens por segundo con esa misma configuración. Sin embargo, la situación cambió al reducir la longitud de contexto a 68.014.
Al liberar una cantidad considerable de VRAM, la GPU subió hasta 160,36 tokens por segundo. Siguió por debajo del chip de Apple, pero la diferencia se estrechó de forma notable.
La comparación no utiliza exactamente el mismo software en ambas plataformas. El equipo con Windows ejecutó LM Studio, mientras que el MacBook Pro recurrió a MLX. Por tanto, la diferencia entre resultados también puede estar relacionada con los programas utilizados, no solo con el hardware.
- RTX 5090: 25,28 tokens por segundo con Qwen3 4B y un contexto de 262.144.
- M5 Max: 181,40 tokens por segundo bajo esa misma longitud de contexto.
- RTX 5090: 160,36 tokens por segundo al reducir el contexto a 68.014.
- Memoria utilizada por la GPU: casi los 24 GB de VRAM disponibles en la primera prueba.
La capacidad de memoria también explica por qué la RTX 5090 para portátiles resulta suficiente para activar todos los ajustes visuales en juegos AAA exigentes. No obstante, aparece un escenario distinto al ejecutar modelos de IA. En estas cargas, el tamaño del modelo y el contexto pueden consumir rápidamente el framebuffer.
Con modelos medianos, NVIDIA gana en prompts y tokens
La RTX 5090 todavía tenía margen en las pruebas posteriores. El análisis ejecutó varios modelos mediante llama.cpp. Por ejemplo, Gemma 4 12B, Qwen3.5 27B y Qwen3.6 35B A3B.
En las mediciones de procesamiento de prompts y generación de tokens, la GPU portátil de NVIDIA superó al M5 Max. Además, los Benchmarks LLM MacBook Pro muestran el límite de ese resultado.
La ventaja depende de no llenar los 24 GB de VRAM. Cuando el modelo y el contexto permanecen dentro de esa capacidad, la GPU conserva una posición competitiva frente al chip de Apple. En cambio, cuando la memoria deja de ser suficiente, la arquitectura unificada del M5 Max pasa a ser determinante.
En ese tramo, la diferencia llegó hasta el 133% a favor de la RTX 5090 en las métricas señaladas. El dato corresponde a las pruebas realizadas por Alex Ziskind y no equivale a una ventaja general para cualquier modelo. Esto sucede porque el conjunto de resultados cambia al modificar la longitud de contexto.
Qwen3.5 122B deja al M5 Max por delante
El panorama se invirtió con Qwen3.5 122B, un modelo mucho más denso. En esa prueba, la RTX 5090 no pudo completar el recorrido sin quedar claramente limitada por sus 24 GB de VRAM. El M5 Max, en cambio, dispone de 128 GB de memoria unificada y utilizó 94 GB durante la ejecución.
El chip de Apple alcanzó 139 tokens por segundo en procesamiento de prompts. También obtuvo 47,4 tokens por segundo en generación. Estos resultados explican por qué la memoria unificada puede alterar por completo la comparación.
CPU y GPU acceden a una reserva común mucho mayor. Sin embargo, la RTX 5090 portátil trabaja con un framebuffer dedicado de 24 GB.
La ejecución de modelos de mayor tamaño aparece también como una de las razones por las que NVIDIA prepara RTX Spark, según el enfoque de la prueba. La fuente no aporta precio ni fecha de lanzamiento para ese producto. Aunque sí lo relaciona con la necesidad de manejar cargas de inteligencia artificial que superan con facilidad la capacidad de la RTX 5090 portátil.
El vídeo de Alex Ziskind recoge el conjunto de pruebas realizadas entre el Razer Blade 18 y el MacBook Pro de 16 pulgadas. Los Benchmarks LLM MacBook Pro dejan así una conclusión concreta: la Laptop RTX 5090 Runs Circles domina varias cargas de prompts y tokens. Además, el M5 Max conserva una ventaja clara cuando el modelo y el contexto exigen más memoria de la que la GPU puede ofrecer.
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FAQ
El Razer Blade 18 con Windows ejecutó LM Studio. El MacBook Pro con M5 Max utilizó MLX, el entorno empleado en Apple Silicon, por lo que las pruebas no se realizaron con el mismo programa.
La prueba indica que la RTX 5090 no pudo superar ese escenario sin quedar limitada por sus 24 GB de VRAM. El M5 Max sí completó la ejecución utilizando 94 GB de sus 128 GB de memoria unificada.
El contenido relaciona RTX Spark con la ejecución de modelos de IA más pesados, pero no ofrece precio ni fecha de lanzamiento.
No se incluyen precios para la RTX 5090 portátil, el M5 Max ni RTX Spark en la información disponible.
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