NVIDIA'nın en yeni laptop GPU'su RTX 5090, oyunlardaki üstünlüğünü yapay zeka alanında da kanıtlamaya devam ediyor. 24 GB VRAM kapasitesiyle en zorlu AAA oyunlarda bile görsel ayarları sonuna kadar zorlayabilen bu güçlü kart, yapay zeka iş yüklerinde bambaşka bir seviyeye çıkıyor. Yapılan testler, RTX 5090'ın Apple'ın M5 Max çipine karşı özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında önemli bir performans farkı yarattığını gösteriyor.
Ancak bu üstünlük, belirli koşullar altında değişebiliyor. Yapay zeka modelleri ve bağlam uzunluğu (context length) arttıkça, M5 Max'in birleşik bellek mimarisi devreye giriyor ve RTX 5090'ı geride bırakmayı başarıyor.
Testler, güncellenmiş bir Razer Blade 18 ile Apple'ın 16 inç MacBook Pro'sunu karşılaştırdı. Başlangıçta, 4 bit nicelemeli ve 262.144 bağlam uzunluğunda çalışan Qwen3 4B modelinde, RTX 5090'ın 24 GB VRAM'inin tamamına yakınının kullanıldığı ve saniyede 25.28 token üretme hızına ulaştığı gözlemlendi. Bu rakam, M5 Max'in saniyede 181.40 token üretme hızına kıyasla oldukça düşük kalıyor.
Bununla birlikte, bağlam uzunluğu 68.014'e düşürüldüğünde, RTX 5090 için önemli ölçüde VRAM boşalıyor. Bu durum, GPU'nun saniyede 160.36 token üretme hızına ulaşmasını sağlıyor. RTX 5090'ın hala M5 Max'ten daha yavaş olmasının olası nedeni, kullanılan yazılımlardaki farklılıklardan kaynaklanıyor olabilir. Windows'ta LM Studio kullanılırken, Apple Silicon için MLX kullanılmıştı.
RTX 5090'ın performansı bu testlerle sınırlı kalmıyor. Gemma 4 12B, Qwen3.5 27B ve Qwen3.6 35B A3B gibi çeşitli LLM'ler, llama.cpp kullanılarak test edildi. Bu testlerde, hem komut işleme (prompt processing) hem de token üretme (token generation) hızlarında RTX 5090'ın M5 Max'i geride bıraktığı görüldü. Bu sonuçlar, NVIDIA'nın en hızlı laptop GPU'sunun, 24 GB VRAM'ini doldurmadığı sürece zirvede kalmaya devam edeceğini gösteriyor.
Ancak, Qwen3.5 122B gibi son derece yoğun modeller çalıştırıldığında, RTX 5090'ın bu testlerden başarıyla çıkması mümkün görünmüyor. 128 GB birleşik belleğe sahip M5 Max, 94 GB RAM tüketerek saniyede 139 token komut işleme ve saniyede 47.4 token üretme hızına ulaşıyor. NVIDIA'nın RTX Spark gibi daha güçlü çözümleri piyasaya sürme isteği, bu tür zorlu yapay zeka modellerinin performansını artırma ihtiyacından kaynaklanıyor olabilir.
