苹果在 macOS 26.2 Tahoe 系统中针对 M5 芯片的 Mac 设备进行重磅升级，强化开源机器学习框架 MLX，提升机器学习性能，解锁 M5 芯片的硬件潜力，支持雷雳 5 集群计算，带来更高效的 AI 模型训练与部署。

11 月 19 日消息，科技媒体 Appleinsider 昨日（11 月 18 日）发布博文，报道称在 macOS 26.2 Tahoe 系统中，苹果将针对 M5 芯片的 Mac 设备，通过强化开源机器学习框架 MLX，重磅升级机器学习性能。

此次更新旨在充分释放 Apple 芯片的硬件潜力，让开发者和研究人员能够更高效地在苹果设备上训练和部署 AI 模型。更新的核心在于解锁了 M5 芯片中此前未被 MLX 直接利用的硬件单元，并为未来的多设备协同计算铺平了道路。

macOS 26.2 Tahoe 更新的首个重大变化，**是 MLX 框架开始原生支持 M5 芯片 GPU 内核中集成的神经加速器。**IT之家援引博文介绍，自 M5 芯片发布以来，开发者虽能通过 Metal 4 和 Core ML 框架调用这些加速器，但 MLX 的原生支持极大地简化了开发流程。

MLX 是苹果公司推出的一个开源机器学习框架，专为在 Apple 芯片（如 M 系列芯片）上高效训练和部署 AI 模型而设计，能够充分利用 CPU、GPU 和统一内存等硬件特性。

对于机器学习研究者而言，这意味着在单台 M5 Mac 上处理设备端 AI 任务时，性能将获得巨大提升。官方数据显示，在运行大语言模型（LLM）并响应初始提示时，其峰值 AI 性能最高可达到 M4 芯片的四倍。

更新的另一项关键内容是引入支持雷雳 5（Thunderbolt 5）集群计算。研究人员此前已能通过雷雳接口连接多台 Mac 组建计算集群，将一个大型 AI 模型拆分到不同设备上，共享统一内存并协同处理。

macOS Tahoe 26.2 将连接带宽从雷雳 4 的 40Gb/s 直接翻倍至 80Gb/s。带宽的提升不仅加速了数据传输，还通过支持远程直接内存访问（RDMA）技术，让集群中的一台 Mac 能直接访问另一台的内存，从而显著降低延迟，提升了整个集群的计算和通信效率。

研究人员目前还无法同时享受到这两项更新带来的全部红利。苹果现有的 M5 Mac（如 14 英寸 MacBook Pro）仅配备了雷雳 4 接口。这意味着用户要么在单台 M5 Mac 上体验神经加速器带来的 4 倍性能提升，要么在旧款 Mac 组成的集群中利用雷雳 5 的高带宽，二者暂时不可兼得。

苹果的这一局面预计将在 2026 年初得到改变。届时，市场普遍预期苹果将发布搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片的新款 Mac mini 和 Mac Studio。

这些高端机型有望同时集成 M5 芯片的 GPU 神经加速器和雷雳 5 接口，从而完全解锁 macOS Tahoe 26.2 更新的全部潜力，让研究人员能组建一个性能更强、通信更快的 Mac 计算集群，将桌面级设备真正转化为强大的 AI 开发与研究工具。