博主Alex Ziskind近日公布一组本地AI推理对比数据：搭载RTX 5090移动版（24GB 显存）的雷蛇灵刃18，与拥有128GB统一内存的苹果M5 Max同台测试。
在12B至35B规模的中小模型下，RTX 5090优势明显。Gemma 4 12B模型中RTX 5090跑出4110 tokens/sec，相较M5 Max的1762tokens/sec领先约133%；Qwen3.5 27B领先109%，即便到35B级的Qwen3.6 35B A3B，RTX 5090仍有32% 的提示处理优势。
一旦进入超大模型与超长上下文场景，结果出现反转。在Qwen3 4B的26万超长上下文测试中，RTX 5090的24GB显存迅速告急，生成速度骤降至25.28 tokens/sec；而M5 Max仍能稳定输出181.40 tokens/sec，领先幅度接近7倍。
同一张显卡的对比更直观：在68K上下文下尚可跑出160.36 tokens/sec，当上下文扩至262144，受24GB显存上限约束，性能直接暴跌84.2%，吞吐量仅剩21—25 tokens/sec。
测试结论指出，若AI应用侧重高频短文本生成，RTX 5090仍是优选；但若涉及超长文档分析，显存容量的权重可能要排在算力之前。
