Если вы подыскиваете новый высокопроизводительный ноутбук, то наверняка наткнулись на этих двух гигантов: MacBook Pro M4 Max и Razer Blade 18. Оба предлагают топовую начинку, оба стоят немалых денег и оба стремятся к тому, чтобы обеспечить производительность, близкую к настольному ПК. Но какой из них больше подходит именно вам?
В этом расширенном сравнении я разберу не только основные характеристики, но и то, как ноутбуки справляются с серьезными задачами: от локальных LLM и компиляции .NET до JavaScript-бенчмарков, тестов скорости диска, расширений Thunderbolt 5 и проверки работы от батареи. Будь вы разработчиком ПО, создателем контента, геймером или энтузиастом машинного обучения, я покажу, какой вариант даст вам максимум за свои деньги.
Давайте погрузимся в детали и узнаем, в чем каждый из ноутбуков хорош, в чем уступает и главное — как они ведут себя в реальных условиях. Готовы? Поехали!
Введение и начальные настройки
Начнем сравнение с MacBook Pro M4 Max и Razer Blade 18 — двух ноутбуков, отражающих совсем разные философии в дизайне и производительности. MacBook Pro M4 Max унаследовал фирменный акцент Apple на энергоэффективности и единой архитектуре памяти. А вот Razer Blade 18 — это настоящий игровой монстр с Intel-процессором на 24 ядра и NVIDIA RTX 4090, что по сути приближает его к полноценной настольной системе.
Для наглядности: в моем MacBook Pro M4 Max установлено 128 ГБ объединенной памяти. Это колоссально для ноутбука и особенно полезно при работе с большими языковыми моделями или при сложных творческих задачах. В то время как Razer Blade 18 имеет 32 ГБ оперативки и мобильную версию RTX 4090. С точки зрения «голой» GPU-мощности это зверь, дающий высокие FPS в играх и ускорение в требовательном софте под Windows.
Уже внешний вид подсказывает, где чье преимущество. Apple делает упор на дизайн, дружелюбный к батарее, и консолидированную память, что полезно как для CPU-, так и для GPU-задач, а также на экосистему, максимально оптимизированную под собственные чипы. Razer же «берет» вас мощной дискретной графикой, большим экраном и привычным Windows для тех, кто хочет универсальность: и игровой, и рабочий инструмент в одном корпусе.
Начальные тесты процессора (CPU)
Чтобы оценить производительность в чистой вычислительной нагрузке, я начал с базовых CPU-бенчмарков. Intel Core i9 (14-го поколения) в Razer Blade показал класс, предлагая множество потоков и высокие частоты. Но MacBook Pro M4 Max тоже не отстал и особенно удивил в многопоточных задачах, где архитектура Apple Silicon использует и энергоэффективные, и производительные ядра одновременно.
Зачем это нужно? Стартовые тесты CPU дают понимание, на каком ноутбуке лучше всего пойдет компиляция кода, монтаж видео или анализ данных. Также они помогают понять поведение системы в разных режимах: от работы на батарее до высокопроизводительных режимов при подключении к сети. Небольшой спойлер: у Razer Blade разница между работой от батареи и от сети заметно выше, чем у MacBook.
Производительность от батареи и при подключении к сети
Каким бы мощным ни был ноутбук, если он «проседает» без розетки — это проблема для тех, кому важно работать на ходу. У MacBook Pro M4 Max работа от батареи остается довольно стабильной: благодаря глубокой оптимизации Apple производительность не сильно падает при отключении питания.
Razer Blade 18, напротив, на батарее работает ощутимо слабее. В режиме «Balanced», который часто стоит по умолчанию, ноутбук снижает тактовые частоты для экономии заряда. Если вы в поле, возможно, производительность Blade вас не поразит, особенно для долгих CPU/GPU-нагрузок. Но стоит лишь подключиться к розетке и переключиться в «Best Performance» — вентиляторы взлетят на полную, а вместе с ними вырастут и результаты в бенчмарках. Это плата за игровую мощь в относительно переносном корпусе.
Так что если вам нужна стабильная производительность без розетки, MacBook Pro явно выигрывает. Но если вы в основном сидите около розетки — как многие геймеры или пользователи, которым нужна мощь — Razer Blade отлично впишется в рабочий процесс, хоть и с шумом и быстрым расходом батареи.
Тесты для веб-разработки
С помощью Speedometer 3.0 я проверил, как ноутбуки обрабатывают JavaScript в браузере и насколько хорошо справляются с веб-фреймворками — это важно для современных веб-разработчиков. MacBook Pro M4 Max набрал около 49.8 баллов, тогда как Razer Blade 18 на i9 HX набрал всего 23.
Разница в два раза указывает на явное преимущество MacBook в JavaScript-нагрузке на «фронте». Возможно, тут играет роль оптимизация Safari и движка JavaScriptCore или же общая эффективность Apple Silicon. Как бы то ни было, если в вашей работе много веб-разработки, то «мак» запросто станет лучшим другом.
Бенчмарки производительности JavaScript
Для оценки JavaScript-навыков я также использовал V8 web tooling benchmark. Тест проверяет задачи вроде транспиляции Babel, компиляции TypeScript и другие операции, завязанные на CPU и JavaScript-инструментах. Ниже результаты для Mac и Windows с использованием Node.js и NPM-тулов:
- Acorn: 44.1 запусков/сек (Mac) против 34 (Windows)
- Babel: 36 запусков/сек (Mac) против 23 (Windows)
- Prepack: 36 запусков/сек (Mac) против 24 (Windows)
- TypeScript: 44 запусков/сек (Mac) против 32 (Windows)
Геометрическое среднее по всем тестам: 36.31 запусков/сек на MacBook Pro и 25.4 запусков/сек на Razer Blade. Разрыв показывает, что Apple Silicon особенно силен в задачах, связанных с JavaScript, и это превосходство заметно даже на фоне многопоточности Blade. Это важный момент, если ваша повседневная деятельность крутится вокруг фронтенда или крупных TypeScript-проектов.
Тесты скорости диска
Скорость работы с диском часто недооценивают, но она может стать ключевым фактором при работе с массивными файлами или повторяющимися чтением/записью (например, при сборке крупных проектов). MacBook Pro M4 Max показал отличные результаты в последовательном чтении и записи, а Razer Blade 18 вырвался вперед в некоторых бенчмарках случайной записи, особенно на своем внутреннем диске.
Почему это важно: если вы в основном читаете огромные файлы вроде 8K-видео или больших датасетов, Mac справится с этим быстрее. Но если ваш рабочий процесс — это постоянная запись (будь то сборка кода или рендер 3D-проектов), то преимущество Razer в случайной записи может вам пригодиться. По большому счету, оба ноутбука быстры, но у каждого есть своя ниша по части ввода-вывода.
Из «железа» у MacBook Pro M4 Max есть три порта Thunderbolt 5, которые отлично подходят для подключения внешних аксессуаров и дисков. У Razer Blade один порт Thunderbolt 5, но он способен через док потянуть до трех внешних мониторов. Если вам важно большое количество экранов для разработки или игр, то пропускной способности Blade может хватить с запасом.
Thunderbolt 5 и тесты внешних накопителей
Чтобы глубже проверить производительность внешних дисков, я подключил NVMe-корпус с Thunderbolt 5 и Samsung 990 Pro внутри. На MacBook скорость чтения взлетела благодаря улучшенной пропускной способности Thunderbolt 5. Но есть нюанс: мой внешний диск OWC был отформатирован в APFS, и Windows на Razer его «не понимал» без переустановки. При переходе на exFAT часть скорости теряется.
Еще одно интересное замечание: в тестах последовательная скорость была потрясающей, но случайное чтение-запись заметно слабее. Это значит, что передачу больших файлов ноутбук обрабатывает шустрее, а вот компиляция кода прямо на внешнем SSD может ощущаться медленнее. Также корпус держал примерно 46°C во время работы, что нормально для высокопроизводительных SSD.
Важно помнить: если вы планируете использовать один и тот же диск и на macOS, и на Windows, понадобится файловая система, которая поддерживается обеими. Иначе можно упереться в ограничения по чтению/записи или столкнуться с потерей производительности. А если вам критично высокое случайное I/O, храните код на внутреннем диске, где это возможно.
Производительность в проектах компиляции
Теперь поговорим о тяжелых задачах компиляции, в частности — .NET. Чтобы смоделировать большие нагрузки, у меня есть репозиторий с несколькими проектами, включая огромный «большой проект» на ~100 000 сгенерированных пространств имен и классов. Этот сценарий одновременно нагружает и процессор, и диск.
Генерацией файлов занимается Python-скрипт, а затем я собираю проект на .NET 9 на каждом ноутбуке. На Mac сборка заняла 1 минуту 53 секунды. На Razer Blade 18 — 2 минуты 52 секунды, почти на минуту дольше. Это весьма ощутимо, если вы часто пересобираете гигантские решения в течение дня.
В чем причина? Единая архитектура памяти macOS и высокая пропускная способность Apple Silicon ускоряют задачи, где CPU и диск плотно взаимодействуют. Это снижает накладные расходы. Мощный процессор Blade, безусловно, тянет большие проекты, но не дотягивает до «маковского» подхода в некоторых тестах компиляции — даже при наличии дискретной графики RTX 4090 (которая обычно не задействуется в straightforward-компиляции).
Производительность Visual Studio и виртуальных машин
Для .NET-разработчиков Visual Studio — это главная рабочая площадка. Поскольку Microsoft свернула Visual Studio для Mac, многие пользуются Parallels или другими системами виртуализации. Удивительно, но Visual Studio запускался у меня быстрее в Parallels на MacBook, чем в «родной» Windows на Core i9 в Razer Blade. Даже создание проекта Blazor App оказалось шустрее в виртуальной среде на Mac.
Значит ли это, что Razer Blade 18 слаб? Нет, он легко обгоняет Mac по части GPU и игровой производительности. Но если ваш основной упор — это .NET-разработка, Mac с виртуализацией может быть более динамичным. Возможно, свою роль сыграл быстрый внутренний SSD на Mac или фоновые процессы на Blade, которые замедляют запуск. Как бы то ни было, впечатляет, что виртуальная машина на Mac чуть ли не догоняет топовую систему Intel на Windows.
Python и производительность интерпретируемого кода
Любители Python, не скучайте: я протестировал Python 3.12, используя классический алгоритм Мандельброта (параметр 16 000), рекомендованный Benchmarks Game. Он загружает все доступные ядра, так что система с большим числом ядер, теоретически, должна показывать лучший результат. Однако Mac закончил за 16 секунд, а Razer Blade — за 21 секунду.
Интерпретируемые языки вроде Python часто выигрывают от высокой однопоточной производительности, широкой пропускной способности памяти и грамотно реализованной многопоточности. Благодаря этому Apple может опережать Intel-систему, даже если у Blade ядер больше «на бумаге». Кроме того, Mac в этом тесте почти не шумел, что снова подчеркивает подход Apple к теплоотведению.
Машинное обучение с Ollama
Перейдем к машинному обучению: я протестировал Ollama — удобный инструмент для запуска моделей Llama 3.2 в подробном режиме (verbose). На MacBook большое количество ОЗУ (128 ГБ) позволяет загружать более крупные модели или больше токенов без постоянной подкачки. У Razer Blade 18 32 ГБ оперативки и 16 ГБ VRAM у мобильной RTX 4090, так что тяжелые модели могут быстро утыкаться в лимиты памяти. Тем не менее Blade показал 110 токенов/сек, а MacBook вышел на 147 токенов/сек.
Оценка производительности в машинном обучении
Обе системы хороши для локальных LLM-сценариев. MacBook выигрывает за счет объединенной памяти и большего общего объема ОЗУ, что критично для крупных моделей. Razer Blade берет силой RTX 4090, но этому «зверю» может не хватить VRAM при росте модели — придется урезать контекст или делать ставку на CPU. Важно помнить, что «маковская» GPU-акселерация прилично работает для ряда ML-библиотек, хотя экосистема CUDA под Windows все еще шире.
Сравнение подходов MacBook и Razer Blade к LLM
Если вы постоянно возитесь с большими языковыми моделями для исследований или разработок, Mac с дополнительной памятью и оптимизациями может заметно упростить жизнь. Razer тоже не сдается, если правильно выбирать размер модели. Но как только нужно больше 16 ГБ для GPU, вы будете вынуждены сжимать или квантовать модель. Отдельно отмечу, что в некоторых ML-фреймворках Apple Silicon уже неплохо оптимизирован, хоть и не настолько, как CUDA.
Анализ использования ОЗУ и GPU
Во время тестов Blade грузил RTX 4090 примерно на 3.6 ГБ VRAM для модели Llama на 3B параметров, что комфортно в рамках 16 ГБ. Но крупные модели уже вплотную подбираются к лимиту. На Mac нет отдельного лимита VRAM — все делит системная память, хотя, конечно, объём не безграничен. Тем не менее «маковский» подход, как правило, дает больше простора в ресурсоемких ML-задачах.
LM Studio и использование GPU
Я также протестировал LM Studio — еще один инструмент для локальных LLM. В нем можно выбрать Apple Silicon MLX, CUDA, CPU, llama cpp или Vulkan в качестве среды выполнения. Я использовал Llama 3.23B instruct-модель со специальной квантизацией, чтобы сравнение было честным. На Mac модель загрузилась почти мгновенно благодаря единой памяти. В Windows ей сначала нужно скопироваться из оперативки в VRAM, что создавало задержку перед началом генерации.
После загрузки MacBook выдавал около 121 токена/сек, а Razer Blade — 89. Mac также быстрее выдавал первый токен: 0.10 секунды против 0.25 на ПК. При этом загрузка GPU на Windows могла «скакать», вероятно, из-за того, как LM Studio работает с CUDA и распределяет VRAM.
Даже когда Blade стабилизировал загрузку графики, MacBook оставался в лидерах по скорости токенов. Похоже, что объединенная память и аппаратные оптимизации Apple дают ноутбуку серьезное преимущество в LLM-сценариях. А для более крупных моделей Mac экономит время, поскольку не копирует данные во внешнюю видеопамять. Но если ваш ML-стек работает только с CUDA (например, TensorFlow на Windows), мощь RTX 4090 тоже нельзя недооценивать.
Тесты с моделями MLX на Apple Silicon
Особое внимание я уделил запуску оптимизированной для MLX модели Llama на чипах Apple Silicon. Конкретно, на MacBook Pro M4 Max (M4 Max) Llama 3.2 3B набрала 172 токена/сек. Это по-настоящему впечатляет для локального запуска LLM на ноутбуке.
Даже на более слабом 14-дюймовом M4 Pro с урезанной пропускной способностью памяти удалось достичь 103 токенов/сек, что все равно выше, чем 94 токена/сек, которые иногда показывал Razer Blade. Это еще раз говорит о преимуществе архитектуры памяти и ML-оптимизаций на Apple Silicon.
Конечно, если ваши задачи в ML завязаны на CUDA (например, в TensorFlow), Windows и RTX 4090 будут показывать отличные результаты. Но в оптимизированных под Metal и MLX сценариях «мак» тоже не промах. Мы видим, что для серьезных локальных ML-задач не всегда нужна дискретная GPU.
Дополнительные мысли о форм-факторе, шуме и нагреве
Помимо «голых» цифр, важен и комфорт в повседневной работе. MacBook Pro M4 Max тоньше, легче и обычно тише под нагрузкой. Razer Blade 18 — более громоздкий и может сильно шуметь при запуске вентиляторов. Если вы в основном играете в наушниках или привыкли к шуму рабочей станции, это не проблема. Но если нужно тихо работать в библиотеке, на совещании или в кафе, более «спокойный» в плане шума Mac может оказаться большим плюсом.
С точки зрения нагрева обе системы справляются нормально. У Razer Blade большой корпус отводит тепло, хотя горячие точки все же возникают из-за высокого TDP Intel и RTX 4090. MacBook Pro отводит тепло эффективно, особенно в CPU-нагрузках. Вентиляторы становятся заметны лишь в длительных тяжелых задачах.
А как насчет игр?
Если вы читаете это с прицелом на игры, то Razer Blade 18, очевидно, гораздо ближе к AAA-геймингу. Apple Silicon заметно улучшает ситуацию с портами игр, но пока это даже близко не сравнимо с огромной библиотекой для Windows.
RTX 4090 — настоящий зверь для 4K-гейминга, рейтрейсинга и VR-проектов. Так что если серьезные игры для вас приоритет №1, Blade вне конкуренции. Но помните, что для полной мощности ему чаще всего нужна розетка.
Правда, Apple постепенно привлекает разработчиков на macOS. Если вы играете от случая к случаю, — например, в Apple Arcade или в кроссплатформенные хиты, — MacBook Pro M4 Max вполне справится. Но это не главная причина брать Mac. А вот Blade изначально создавался для топовых игровых впечатлений.
Выводы и финальные мысли
После всего пройденного — бенчмарков CPU, тестов от батареи, сборок .NET и JavaScript, скорости диска, Python и локальных языковых моделей — ясно, что оба ноутбука невероятно мощны. Но они немного по-разному распределяют акценты:
Плюсы MacBook Pro M4 Max:
- Единая память обеспечивает плавность в ML и компиляции кода
- Стабильная производительность на батарее, минимальное падение скорости
- Тихая работа, тонкий корпус, экосистема и оптимизация под Apple Silicon
- Отличная производительность в JavaScript и Python
Минусы MacBook Pro M4 Max:
- Не такая мощная видеокарта по сравнению с RTX 4090 в задачах CUDA и играх
- Ограниченная совместимость, если ваш рабочий процесс строится на Windows-софте
- Небольшой выбор AAA-игр
Плюсы Razer Blade 18:
- RTX 4090 и 24-ядерный Intel для топового гейминга и GPU-ускоренных задач
- Широкий выбор Windows-приложений, включая корпоративный и инженерный софт
- Порт Thunderbolt 5, способный выдавать до трех внешних дисплеев через док
- Идеален для игровых сетапов с несколькими мониторами или рендеринга
Минусы Razer Blade 18:
- Серьезная потеря производительности на батарее
- Более тяжелый корпус, громкие вентиляторы, меньшая мобильность
- Не справляется с крупными LLM-моделями без урезания VRAM или ОЗУ
При выборе спросите себя: «Какая основная задача?» Если вам нужны тяжелые ML-нагрузки, частые сборки .NET или вы цените экосистему macOS — MacBook Pro M4 Max понравится за счет объединенной памяти, стабильной скорости и тихой работы. Если же вам нужна чистая мощь дискретной GPU, возможность легко апгрейдить железо или привычная среда Windows для хардкорного гейминга и задач под CUDA — Razer Blade 18 отличный выбор, особенно если вы работаете от розетки.
Лично я предпочитаю Mac для разработки и ML-тестов, особенно для крупных проектов компиляции.
Но для серьезного 3D-гейминга, VR или рендера, задействующего GPU по максимуму, я бы взял Razer Blade 18. В любом случае, оба устройства предлагают такую мощность, которой хватит, чтобы переплюнуть большинство ноутбуков на рынке.
Спасибо за внимание! Надеюсь, этот обзор поможет вам подобрать ноутбук, идеально отвечающий вашим потребностям.
