Il nuovo MacBook Pro M5 da 14” segna il salto generazionale più importante dell’era Apple Silicon.
Prestazioni grafiche quasi raddoppiate, consumi invariati e una nuova spinta sull’intelligenza artificiale locale.
In questo video mettiamo alla prova il processore M5, il display mini-LED, le capacità AI e la gestione energetica per capire se è davvero il portatile definitivo per i professionisti.
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⏱️ Indice del video
00:00 Introduzione e presentazione del nuovo MacBook Pro M5
00:43 Prezzo, confezione e assenza del caricatore
01:42 Design, porte e costruzione
02:12 Display mini-LED, luminosità e versione nano-texture
03:37 Storage più veloce e benchmark iniziali
05:27 Prove con modelli AI locali e caricamento LLM
06:27 CPU e GPU del chip M5 – architettura e prestazioni
08:09 Benchmark grafici, Blender e prestazioni 3D
10:55 Cyberpunk 2077 su Mac – Ray tracing e FPS reali
14:48 Valutazioni sul salto prestazionale rispetto a M1/M3/M4
17:10 La svolta dell’intelligenza artificiale su Mac – Ollama e app locali
22:06 Raycast e automazioni AI su macOS
30:35 Esempi pratici di utilizzo con app, mail e file locali
33:14 Conclusioni: prestazioni, AI e autonomia
35:15 Saluti finali
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#MacBookPro #M5 #AppleSilicon #MacBookProM5 #MacBook #Apple #Laptop #Recensione #AI #IntelligenzaArtificiale #Blender #Cyberpunk2077 #Benchmark #Ollama #Raycast #TechReview #DDay
Prestazioni grafiche quasi raddoppiate, consumi invariati e una nuova spinta sull’intelligenza artificiale locale.
In questo video mettiamo alla prova il processore M5, il display mini-LED, le capacità AI e la gestione energetica per capire se è davvero il portatile definitivo per i professionisti.
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⏱️ Indice del video
00:00 Introduzione e presentazione del nuovo MacBook Pro M5
00:43 Prezzo, confezione e assenza del caricatore
01:42 Design, porte e costruzione
02:12 Display mini-LED, luminosità e versione nano-texture
03:37 Storage più veloce e benchmark iniziali
05:27 Prove con modelli AI locali e caricamento LLM
06:27 CPU e GPU del chip M5 – architettura e prestazioni
08:09 Benchmark grafici, Blender e prestazioni 3D
10:55 Cyberpunk 2077 su Mac – Ray tracing e FPS reali
14:48 Valutazioni sul salto prestazionale rispetto a M1/M3/M4
17:10 La svolta dell’intelligenza artificiale su Mac – Ollama e app locali
22:06 Raycast e automazioni AI su macOS
30:35 Esempi pratici di utilizzo con app, mail e file locali
33:14 Conclusioni: prestazioni, AI e autonomia
35:15 Saluti finali
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TecnologiaTrascrizione
00:00Questo è il MacBook Pro da 14 pollici, annunciato la scorsa settimana, ci abbiamo lavorato tutto il weekend per portarvi
00:06questa prova che sarà come sempre super dettagliata.
00:09In realtà il MacBook è quello che conoscete, quello che avete visto anche nei negozi.
00:13Cambia però una cosa, e non è una cosa da poco, perché cambia il processore all'interno.
00:17Il nuovo M5, lo vedrete adesso nella prova, è il processore forse Apple Silicon con il più grosso salto di
00:25prestazioni di generazione in generazione.
00:27È davvero un qualcosa che soprattutto sulla grafica lascia davvero bocca aperta, ma ve lo racconto dopo la sigla.
00:37Prima di passare però alla parte un pochino più pratica, a farvi vedere come cambia e cosa porta anche a
00:43livello di esperienza questo nuovo M5 su questo MacBook,
00:46sbrighiamo un po' di faccende domestiche.
00:49Diciamo prezzo, 1849 euro si parte da 1849, il prezzo scende rispetto allo scorso anno, ma scende soprattutto per il
00:57cambio euro-dollaro, è stato ridotto anche il prezzo del nuovo iPad.
01:01Nella confezione non troverete però il caricatore, perché?
01:05Perché a partire dal prossimo anno ad aprire la direttiva europea sui rifiuti elettronici si applica anche ai laptop,
01:12e le aziende sono obbligate a portare in negozi un prodotto senza caricatore.
01:18Il regolamento europeo non dice che Apple deve vendere quello senza caricatore e non può vendere quello con caricatore,
01:25potrebbe vendere entrambi, ma per praticità, per la filiera di distribuzione, abbiamo visto anche con gli smartphone,
01:30alla fine i negozi sono arrivati sempre e solo le versioni senza.
01:34Quindi 1849, caricatore da comprare a parte, c'è all'interno il classico cavo con MagSafe.
01:42Dal punto di vista costruttivo non cambia praticamente nulla esternamente, è lo stesso, abbiamo detto, MacBook che conoscete,
01:47stesse connessioni, ci sono ovviamente USB-C da entrambe le parti, c'è il MagSafe, c'è la porta per
01:53le card di memoria e c'è l'Uceticili Mai.
01:55Ottima tastiera come sempre, audio veramente buono sia per le casse sia per il microfono,
02:00trackpad ampio e reattivo con il feedback perfetto, quindi davvero un MacBook eccellente
02:06che dopo due anni, abbiamo la versione con M3, sembra ancora nuovo e questo tiene alto ovviamente anche il valore
02:11dell'usato.
02:12Lo schermo è l'unica cosa che forse uno potrebbe dire, ok ma lo schermo adesso ci sono gli schermi
02:17OLED.
02:18È vero, ci sono gli schermi OLED, però questo schermo è uno schermo LCD 120Hz con mini LED
02:23e questo vuol dire che arriva a 1000 nits di luminosità con contenuti HDR ma può anche spingere per qualche
02:30istante fino a 1600 nits.
02:32E trovare uno schermo OLED di questo tipo, soprattutto in una cover così sottile, l'OLED ha bisogno di essere
02:38un po' dissipato, non è facile.
02:40Adesso stanno arrivando i primi OLED con tecnologia Tandem OLED, la stessa che Apple utilizza sull'iPad Pro,
02:46lo sta usando Lenovo sul nuovo Yoga, quindi sappiamo che l'azienda di Cupertino è sempre un po' lenta a
02:51introdurre questa novità,
02:52fa andare avanti gli altri, ma crediamo che veramente abbiamo visto gli iPad OLED e il MacBook Pro con OLED
02:59è imminente.
03:00Se non è la prossima generazione sarà quella del 2027, comunque sta arrivando l'OLED anche qua.
03:06Ma comunque è un ottimo schermo in questo caso, vedete, siamo in studio, abbiamo la versione con nano texture,
03:12quindi è uno schermo che si può ordinare anche con questa superficie lavorata in modo tale che i riflessi speriscono
03:19del tutto
03:19e questo per chi lo utilizza in ambito pro fa davvero la differenza, l'abbiamo usato anche all'aperto,
03:25è davvero un game changer, quindi se lo usate all'aperto, se lo usate con dei faretti, se avete una
03:30finestra alle spalle,
03:32investite qualcosa in più per prenderlo con il nano texture perché ne vale davvero la pena.
03:37Cambia poco fuori ma cambia parecchio dentro, cambiano due cose soprattutto, una arriva un po' come bonus ed è lo
03:44storage.
03:44Lo storage è più veloce ed è il doppio più veloce perché ovviamente la filiera produttiva va avanti
03:50e Apple sta al passo con i tempi, non crea memorie, le compra e oggi le memorie storie sono più
03:55veloci
03:56e quindi all'interno ci troviamo un disco che va almeno il doppio più veloce rispetto a quello dello scorso
04:02anno.
04:02Qui vedete in sovraimpressione alcuni benchmark che abbiamo fatto ed effettivamente se non è il doppio comunque è quasi il
04:09doppio
04:09ma l'incremento di velocità c'è. Se poi vi devo dire al lato pratico se si sente aprendo le
04:14app copiando file
04:15vi posso dire guarda non si sente moltissimo su quello però ci sono qualche situazione dove questa velocità in più
04:23fa comodo
04:23soprattutto su questo laptop che vedremo successivamente ci permette di fare delle cose a livello AI
04:31che non si possono fare su altre piattaforme. Quindi apertura delle app vi sembra uguale a prima
04:37però sulla copia di grossi file ma soprattutto sul modo in cui vengono caricati e scaricati i modelli
04:43LLM memoria cambia e per questo motivo abbiamo scritto un piccolo script
04:47per vedere come la velocità del disco vi cambia in modo percettibile il caricamento dei modelli.
04:54Lanciamo questo script in Ruby, quello che sta facendo è prendere tutti i modelli LLM che ho caricato in locale
04:59quindi sta partendo con Gemma 3 quindi il modello di Google da 4 miliardi e calcola il tempo che ci
05:05mette
05:05a caricarlo con un breve prompt. Calcola anche il tempo che ci mette ovviamente a dare la prima risposta
05:10ma in questo caso ci interessa il caricamento. Vedete sono 5 secondi, 5 secondi 18 per Deep Seek 14 miliardi
05:17sono un secondo per caricare Fi da 14 miliardi quindi il disco ci aiuta sul caricamento di modelli veloci
05:25e perché questo è importante? È importante perché vi farò vedere più avanti se non avete voi di guardare tutto
05:30il video
05:30e andate verso la fine dove parliamo veramente di AI perché grazie ad Ollama, poi vi spiego cos'è ma
05:35una sorta di server AI
05:37le applicazioni possono andare a chiedere e interrogare questi modelli e ogni applicazione potrebbe aver bisogno
05:42di una risposta ad un modello diverso. Quindi quando un'app chiede una risposta magari a Deep Seek
05:47e successivamente chiede di fare qualcos'altro a QuenCoder perché ha bisogno magari di analizzare un codice
05:54il modello viene caricato dallo storage in RAM e viene scaricato quello che già era in RAM
06:00quindi questo processo è veloce se il disco è veloce e in questo caso vedete che ci sono dei modelli
06:06che ci mettono davvero un secondo, un secondo e mezzo a essere caricati quindi vuol dire che nel momento in
06:12cui
06:12l'app chiede una risposta il tempo di caricamento del modello ed inference sarà molto ridotto e non dovete
06:18aspettare con la rotella che gira per un po' di tempo questo è fondamentale se volete improntare
06:22l'utilizzo del MacBook sull'IA e vi faccio vedere che forse ne vale la pena ma passiamo però adesso
06:29a quello che è un po' più M5 quindi la parte più tradizionale quindi CPU e GPU. M5 sarà probabilmente
06:38l'ultima generazione di processori Apple Silicon fatta a 3 nanometri da TSMC utilizzano il nodo più
06:44evoluto quello che viene chiamato N3P performance che dovrebbe dare un 5% di prestazioni in realtà
06:50Apple ha rivisto presente tutte le logiche sia per la CPU che per la MPU che per la GPU e
06:56ottiene
06:56un incremento molto più veloce sulla GPU soprattutto è stato fatto il grande lavoro ma anche sul processore
07:03sulla classica CPU c'è un incremento del 15% circa che è sufficiente a rendere M5 il processore
07:11consumer più veloce sul mercato con il core più veloce vedete in sovraimpressione i grafici di
07:16Geekbench quelli classici e vi rendete benissimo conto che abbiamo in cima alla classifica non tanto
07:23i vecchi processori M3 Ultra, M4 Max ma proprio sul single core questo tocca un valore al quale non si
07:32avvicina
07:33nessun altro processore che oggi abbiamo sul mercato consumer. Se poi guardiamo invece al multi core ovviamente
07:38ci sono processori che vanno più veloci ma hanno anche molti più core quindi abbiamo solamente 10
07:42il classico cluster con 4 core ad alte prestazioni e 6 core ad alta efficienza e abbiamo visto che è
07:48un cluster
07:48collaudato e che funziona benissimo quindi diciamo CPU guadagna al 15% circa ed è un buon incremento
07:55un incremento che solitamente viene fatto di generazione in generazione dagli altri produttori
08:00però un incremento che non ci colpisce più di tanto perché se guardiamo la GPU abbiamo veramente un salto
08:07enorme. Quando Apple ci ha raccontato che va a M5 del doppio più veloce o del 70% più veloce
08:14rispetto a M4
08:15non ci volevamo credere ma in realtà i dati ci dicono che è proprio così. Questo è Gravity Mark è
08:20un benchmark
08:21sintetico molto semplice fa girare di asteroidi attualmente sono circa 200.000 asteroidi visibili
08:27e lo sta facendo andare a una risoluzione di 2560x1440 in ray tracing. Questo benchmark sul modello M3 e M4
08:38arrivava circa a 30-35 fps. In questo caso siamo quasi al doppio. La stessa cosa vale anche per il
08:47mesh shading mentre invece sulla rasterizzazione c'è un incremento un pelo più conservativo ma diciamo
08:53è comunque un incremento notevole. Siamo attorno al 35-40%. Questo in tutti i benchmark che abbiamo fatto
09:00ma volevamo ovviamente andare oltre quelli che erano i benchmark classici e abbiamo preso quindi Blender.
09:05Blender è probabilmente il software più adatto a questo tipo di MacBook Pro perché è gratis, è un software
09:13open source ed è quello utilizzato da tutti gli studenti che vogliono approcciarsi alla grafica 3D
09:17e non hanno ancora soldi per permettersi le licenze di determinati software. Da quando Apple è entrata
09:23nella Blender Foundation Blender ha fatto un salto evolutivo. Solitamente era un software perfetto
09:29perché utilizzava Nvidia. Adesso inizia ad essere un software molto interessante anche per chi usa un MacBook.
09:33Soprattutto questo MacBook perché permette di fare in mobilità e con un consumo relativamente ridotto.
09:38Pensate quando utilizza la GPU al massimo delle sue potenzialità consuma circa 35-40 watt quindi
09:44vuol dire che potete utilizzarlo e farci rendering per due ore e mezza senza che si consumi. Praticamente
09:50la batteria quando invece con un letto Windows con Nvidia probabilmente dovreste tenerlo attaccato
09:54alla corrente e i risultati che dà sono anche qua di un 70-75% di velocità in più sul
10:03ray tracing rispetto
10:04al vecchio M4. Quindi Apple ci diceva che le prestazioni grafiche sono aumentate del 70% ed effettivamente
10:12i software che abbiamo provato, praticamente tutti, ci dicono che è così. Ed è strabiliante ed è raggiunto
10:18grazie a nuovi core ray tracing, a nuovi acceleratori, a tutte le pipeline grafiche probabilmente riscritte,
10:24ma non lo dicono solamente benchmark, proprio in ray tracing funziona meglio, funziona molto meglio e questo si vede
10:32su Blender, si vede anche su Octane, sebbene Octane non sia così ottimizzato, si vede in tutti i software
10:37che utilizzano grafica 3D tramite Metal. Si vede anche sui giochi. Questo è Cyberpunk. Cyberpunk, penso che lo conosciate tutti,
10:45è forse il gioco più pesante che si può oggi far girare sul MacBook ed è anche il gioco che
10:51ha scelto NVIDIA
10:52da tempo come benchmark per le sue GPU. Sappiamo che la parte gaming di Apple non è che sia così
11:00sviluppata,
11:01i giochi sono veramente pochi, Cyberpunk è un'eccezione, però Cyberpunk ci permette di capire a che punto è arrivata
11:08la grafica e se veramente oggi si può iniziare a parlare di grafica capace di rivaleggiare con quelle che sono
11:15le soluzioni separate, discrete, di NVIDIA sui laptop e vediamo in questo caso abbiamo messo un Cyberpunk
11:23a 1080, 1800, per 1125, ovviamente in HDR, schermo intero, abbiamo messo la grafica a livello alto
11:32con anche ray tracing acceso per quanto riguarda i riflessi, le ombre della luce solare e destra della folla media,
11:39quindi diciamo un'impostazione abbastanza aggressiva e se lanciamo il benchmark, dopo facciamo vedere anche in gioco ovviamente,
11:47vediamo che con queste impostazioni per le quali con un M3 o con un M4 si riusciva a malapena arrivare
11:56ai 18-17 fps,
11:58al momento riusciamo praticamente a tenere una grafica con, vedete, video HDR attorno ai 28-29 e non sembra quasi
12:07neppure scattare,
12:08sono pochi FPS ma in realtà si vede ed è giocabile.
12:15Stiamo parlando ovviamente di un gioco che è ancora una versione non perfetta perché?
12:21Perché a breve con Metal 4, ci è già stato detto, l'ha annunciato alla WWDC Apple,
12:27arriverà la frame generation, arriverà il noise reduction per quanto riguarda il ray tracing,
12:32arriveranno anche il metal upscaling con AI generativa,
12:37quindi questi 30 fps qua che vediamo adesso così puliti diventeranno probabilmente 55 quando uscirà l'aggiornamento per Cyberpunk con
12:47Metal 4
12:48e qua abbiamo ray tracing, abbiamo definizione perché è scalato praticamente pochissimo
12:55ed è assolutamente godibile e spero che trasmetta l'idea del fatto che anche se sono 29 fps non sta
13:01scattando.
13:01Adesso vi carico anche una sequenza di gioco per farvi vedere come proprio, ovviamente non è,
13:07Cyberpunk non è un gioco così frenetico però diciamo è abbastanza giocabile,
13:12ovviamente potete disattivare ray tracing, potete abbassare un po' la risoluzione,
13:16potete scegliere di fare anche diciamo altre operazioni e guadagnate un po' di FPS,
13:23arrivate a 45, 50, 55 anche, però quello che voglio farvi vedere è che comunque è stato fatto veramente
13:29un salto del 100% sulle performance che non ci aspettavamo.
13:34Adesso continuo la partita, qui sono in gioco, vedete sto giocando in ray tracing,
13:38c'è l'HDR che davvero vi fa la differenza su questo gioco, come vedete è abbastanza fluido,
13:47posso come ho detto prima ovviamente abbassare leggermente la risoluzione per migliorare un po' di frame rate,
13:51però è giocabile, c'è definizione, c'è tutto e sta consumando, non sta sventolando, non è per nulla caldo
14:00e sta consumando attorno ai 35 Watt, tutto, CPU, GPU per avere questa resa con immobilità,
14:09quindi potete giocare senza avere il portatile collegato alla presa e non ci credevo che consumasse così poco
14:14con questa resa grafica, poi l'ho attaccato a una Power Station Bluette che mi dice quanto assorbe della presa
14:20e ho visto che effettivamente sta consumando davvero 35, 33, 37 Watt e questo è sorprendente,
14:27quindi siamo riusciti ad avere un boost di performance della GPU in ray tracing,
14:33quasi del 100% quasi il ray tracing, senza aumentare i consumi semplicemente cambiando l'architettura
14:40e questo davvero è un grosso salto, apro una parentesi, è proprio questo salto che mi ha fatto cambiare un
14:47po' l'idea,
14:48avrei detto che M5, un po' come M4 e M3 sono prodotti destinati a chi ha un MacBook con un
14:54po' di anni alle spalle,
14:55io onestamente quando ho visto che Apple ha lanciato questo MacBook con M5 dico vabbè ok l'ha fatto,
15:01anche lei l'ha confrontato come prestazioni con M1, l'ha fatto perché chi ha un MacBook Pro con M1
15:06inizia magari ad essere un po' stretto, poi 5 anni fa lo vendeva con solo 8 giga di RAM,
15:11questo qua parte da 16, quindi diciamo chi ha un M1 che magari va ancora bene però potrebbe pensare di
15:16dire
15:16ok, quasi quasi lo cambio e mi prendo un nuovo M5 perché sono sempre 1849 euro.
15:21In realtà quando ho visto le prestazioni di M5 come stanno sulla grafica,
15:25se qualcuno utilizza veramente software come Blender o fa qualcosa di grafica,
15:31e non solo, vedremo dopo quanto questo si rifletta anche sulle AI,
15:35ho iniziato a pensare che forse qualcuno potrebbe farci un pensierino e dire
15:38ok, va bene che ho l'M3 o l'M4 che li ho appena comprati e sono nuovi,
15:42però cavoli, cioè sono quasi il 70-80% in più di prestazioni,
15:46se io lavoro su questo o anche solamente se io gioco sperando che escano nuovi giochi,
15:54vendo il mio vecchio che è ancora nuovo e mi compro un modello nuovo,
15:58quindi diciamo è un salto troppo ampio che fa sballare tutti gli equilibri,
16:03anche tutti i ripensamenti che una persona poteva essersi fatti appunto sul fatto
16:07se valeva veramente la pena aggiornare o no.
16:10Non è il classico 15-20% che abbiamo visto da M1, M2 o da M3, M4,
16:15cioè qua c'è proprio un salto, e spero di averlo fatto capire, che è notevole.
16:20E questo salto ci permette anche non solo di avere prestazioni migliori usando il laptop,
16:27che come al solito non vi ho fatto vedere, adesso DaVinci Resolve,
16:32non vi ho fatto vedere Xcode, li ho installati, vi ho fatto tutte le prove di questo caso
16:35e vanno tutti più veloci, però ci sono veramente delle situazioni dove uno vede
16:41un incremento di velocità netto.
16:43Un'altra è il rendering con Redshift, Redshift ci mette, mi pare, attorno ai 6 minuti
16:50per renderizzare una scena, il vecchio M4 ce ne metteva 10,
16:546 minuti è un valore vicino a M3 Pro, per dirci, no?
16:59Quindi diciamo c'è veramente un salto netto in avanti sulla parte grafica
17:03che vi spinge a riconsiderare un po' a tutto,
17:07e c'è un netto salto in avanti anche su quella che è l'IA.
17:10E veniamo quindi al grosso capitolo AI, solitamente la parola AI ed Apple
17:16non stanno bene nella stessa frase perché è opinione pubblica,
17:18c'è stato il flop di Siri, doveva arrivare Siri, non è mai arrivato,
17:21quindi diciamo è opinione comune che Apple sia un po' indietro sull'IA
17:25e probabilmente è anche vero se guardiamo al suo lavoro, quindi ai suoi modelli,
17:30a quelli che sono proprio gli Apple Foundation Model,
17:32che non sono avanzati quanto quelli fatti da Facebook, da Meta con Lama,
17:37oppure come Gemini o come c'è GPT, questo non ci piove, è così,
17:42anche se stanno migliorando e anche se stanno comprendo le prime applicazioni
17:45che li utilizzano, e questo è importante perché porterà quindi allo sviluppo del modello.
17:50Allo stesso modo comandi, comandi rapidi, l'applicazione che c'è sul Mac,
17:54sull'iPad, sull'iPhone vi permette già di interrogare questi modelli,
17:57dandogli in pasto dei test e delle operazioni, e diciamo vi fornisce una risposta.
18:02Quello di cui voglio parlarvi per oggi è qualcos'altro, ovvero di come i sviluppatori,
18:07perché alla fine sono sempre gli sviluppatori che hanno fatto la fortuna in questi anni di Apple,
18:11già con l'ecosistema, con le app per iPhone, sono intervenuti e hanno creato degli strumenti
18:16che sono user-friendly e che permettono già di utilizzare l'IA su questo MacBook,
18:20rendendolo di fatto oggi il primo iComputer che si può davvero utilizzare senza troppa fatica.
18:27Si può fare anche con Linux, si può fare anche con Windows, con alcuni strumenti,
18:31ma il livello di complessità per raggiungere certi risultati è troppo alto,
18:36non è assolutamente alla portata di tutti.
18:38Quello che vi faccio vedere adesso è un po' come farvi il vostro GPT personale,
18:42ma andiamo anche oltre al GPT personale, al GPT personale.
18:47E questo lo posso fare con una piccola utilità che si chiama Ollama.
18:51Ollama è questo piccolo lama che ho sullo schermo in alto a destra,
18:55si installa da... scrivete Ollama su Google, il primo risultato è lui, si installa.
19:00E cos'è questo Ollama?
19:02Ollama è una sorta di server AI che lavora sul vostro computer in locale.
19:09Server AI perché?
19:10È importante, i modelli LLM sono grossi, sono pesanti, pesano un sacco di giga
19:16e se ogni applicativo avesse all'interno il suo modello AI,
19:19ogni applicativo inizierebbe a pesare davvero tanto.
19:21Quindi già sappiamo che a copertino non sono molto generosi con lo storage,
19:26non vi danno 2 tera, 4 tera di disco a gratis, dovete pagarli.
19:31Quindi è importante che questi modelli pesantissimi stiano in un unico posto
19:34e lo stesso modello sia accessibile da tutte le app che ne fanno richiesta.
19:39Ed è un po' la logica che c'è anche dietro Apple Intelligence.
19:42Ollama vi permette di avere condiviso in locale tutti i modelli noti open source,
19:47quindi se Apple Intelligence al momento non è così avanzata, ci sono Gemma di Google,
19:53c'è Lama di Meta, ci sono Gwen, c'è DeepSeek, quello famoso cinese,
19:59c'è lo stesso modello open di OpenAI e tutti questi modelli li ho scaricati su questa macchina e girano.
20:04Quindi ho diversi modelli, guardate, li seleziono qua, ho scaricato...
20:09Ci sono alcuni modelli che ho scaricato, che sono questi, che ho già,
20:12ci sono alcuni modelli che invece sono scaricabili, quindi se clicco su Gwen da 4 miliardi lo posso scaricare e
20:19me lo scarica.
20:19Quindi tutti i modelli ottimizzati utilizzabili.
20:22Come? Utilizzabili con questa interfaccia, quindi posso dirgli ciao e mi risponderà ciao,
20:27perché è un modello, ragiona come un chatbot.
20:32Posso fargli fare quello che farei fare a chat GPT.
20:35Sono modelli che ragionano anche, quindi posso far elaborare dati.
20:38E questo è importantissimo per quanto riguarda appunto chi lavora con dati aziendali.
20:43Se copia una tabella con dati di clienti su chat GPT, mandandola in cloud,
20:48sta facendo una violazione dei dati.
20:49State mandando verso l'esterno dati che devono essere tenuti riservati anche ai sensi del GDPR.
20:54Quindi diciamo avere questa possibilità locale, veloce, facile, rapida, sicuramente aiuta.
21:01E come ho detto prima è nato un ecosistema di applicazioni dietro tutto questo.
21:04E una di queste qua è questo Misty che mi permette ad esempio di caricare non solamente di chattare,
21:11ma anche di caricare per esempio video YouTube, pagine web, immagini e documenti
21:16e lavorare su quei documenti come se avessi notebook LM in locale.
21:20Quindi siete uno studio legale, avete centinaia di documenti, li caricate dentro Misty
21:25e potete avere il vostro notebook LM, il vostro rag on device con il modello che funziona meglio per voi
21:31perché vi permette di scegliere modello da utilizzare tra quelli che abbiamo scaricato qua.
21:35Tutto sempre in locale, tutto sicuro con un consumo di batteria relativamente ridotto.
21:40Ma ora vi faccio vedere qualcosa che va oltre, proprio che cambia il modo di utilizzare questo Mac.
21:48Ho parlato di Misty, ci sarebbero altre decine di app di cui potete parlare che utilizzano questi modelli locali,
21:54ma c'è una particolare che mi ha colpito perché va praticamente a fare quello che avrebbe dovuto fare,
22:00che ha provato un pochino a fare già Apple con macOS TAOE e il nuovo Spotlight.
22:06Si chiama Raycast ed è una versione di Spotlight evoluta che utilizza diverse estensioni totalmente open source
22:12e utilizza anche le AI locale.
22:15Cosa posso fare con Raycast?
22:16Prendiamo per esempio la recensione della Rogue Ally.
22:19Apriamo Raycast, si fa command spazio com, apriremo Spotlight e prendiamo la recensione della Rogue Ally.
22:26Non sono convinto di aver scritto bene l'introduzione, quindi chiedo a Raycast tramite Lama
22:32a migliore la mia scrittura.
22:35Il modello ci pensa, fa la inference e mi restituisce il testo scritto meglio di quanto l'avrei scritto.
22:40Io questa è una delle piccole cose che si possono fare, ma adesso andiamo oltre.
22:46Io voglio che questa scrittura migliorata venga tradotta in cinese perché voglio mandare il testo
22:53ai referenti di Asus a Taiwan per vedere cosa ne pensano di quello che ho scritto la loro nuova gaming
23:01machine portatile.
23:03Vedete il modello anche in questo caso ha fatto la sua infra, è stramito in Lama,
23:05e mi sta restituendo il testo in cinese sperando che sia corretto.
23:12Posso fare tantissime cose, posso anche andare per esempio ad analizzare un'immagine
23:16perché il modello che sto usando è Vision, quindi copio l'immagine negli appunti e chiedo
23:24dovrebbe esserci il quale... ecco descrivi il contenuto dell'immagine.
23:27Lui prende l'immagine negli appunti, fa la inference e cerca di capire cos'è quello che io ho fatto
23:32vedere.
23:32In questo caso so che un processore me lo sta anche dicendo,
23:35però potrei avere davanti a me un qualcosa che non ho capito cos'è.
23:39E me lo analizza non solo, proprio a livello anche di comprensione dei testi.
23:44Pensate, state leggendo dei testi che non sapete cosa sono alcune cose scritte,
23:50magari capita anche nelle nostre prove, no?
23:52Evidenziate e scrivete semplicemente, guarda, spiegamelo un po' meglio.
23:56E ve lo spiega meglio.
23:59Al momento sta facendo la inference in inglese perché ho preso un modello che...
24:03avrei dovuto dirgli rispondi sempre in italiano.
24:05Si può fare però per semplificare su alcune cose di coding ottenute in inglese.
24:09In questo caso però posso dire, guarda, continuiamo nel chatbot e gli dico,
24:13senti, traducimelo perché io non ho assolutamente capito cosa mi stai dicendo
24:18perché l'inglese lo conosco poco.
24:20Anche qua aspetto qualche secondo.
24:22In alcuni casi vi dico che il video l'ho accelerato perché ci metteva magari 7-8 secondi,
24:26non volevo farvi aspettare, però questo tempo forse è un po' troppo rapido.
24:30E mi sta spiegando esattamente cos'è in italiano il connettore M.2 dei dischi SSD.
24:36Ma vado oltre e pensate, ho questo video della prova degli iPhone 17 Pro
24:40e non ho voglia di vederlo tutto perché sono stato molto, molto, molto prolisso
24:44e ho un comando pronto e facile che è semplicemente prendi e riassumi il video.
24:50Lo sta facendo, guardate, ma riassunto il video.
24:52Ha preso, ha scaricato in background i sottotitoli, è un'estensione questa
24:55e li sta usando per crearmi un riassunto del video
24:58con il quale io posso andare anche a interagire.
25:02Perché io, vedete, c'è il comando sotto con invio, gli dico follow up question,
25:07quindi vado nella chat e gli dico scusami com'è la scocca di questo iPhone
25:10e lui prende le informazioni dal mio video e me lo dice.
25:14Mi dice quali sono i difetti e mi dice anche questi,
25:17sempre da quel testo che non avevo neanche copiato e incollato.
25:21era aperto nella tab del browser.
25:24E ho fatto altre cose, per esempio mi trovo comodo io con Raycast per fare comment.
25:29Quando scrivo codice, cambio codice, bisogna sempre descrivere quello che ho fatto.
25:33In questo caso qua mi sto facendo spiegare esattamente quali sono,
25:37diciamo, lo script che ho scritto per lo lama benchmark,
25:40me lo sto facendo spiegare e vedete che mi sta spiegando passo passo come fare
25:45e al termine posso anche dirgli, guarda, voglio che mi aiuti a migliorare questa funzione.
25:51Voglio che mi riscrivi questa funzione per renderla più efficiente.
25:55Quindi anche lì selezionate e potete chiedergli praticamente ogni cosa.
26:00Quindi diciamo diventa una sorta di chat GPT, il locale, gratuito,
26:05su tutto quello che incollate negli appunti, su quello che avete aperto sulla schermata,
26:09su quello che, sulle immagini anche che selezionate.
26:13Quindi in questo caso qua gli dico, guarda, aiutami, potrei farlo meglio,
26:17si può migliorare qualcosa? Probabilmente no, visto che parte dello script me l'aveva già fatto lui,
26:20però vedete, in questo caso mi dice, ci sta pensando, inference sotto,
26:26e mi dice, guarda, potresti probabilmente correggere un pelino l'output,
26:30però anche questo qua è un qualcosa.
26:33Altra cosa che posso fare, ma poi andiamo anche verso qualche situazione un pochino più avanzata addirittura,
26:39sono uno studente, voglio farmi una mappa di studio per sapere come funziona la CPU.
26:44Quindi prendo dei testi e gli dico, guarda, generami una mind map.
26:49Qui mi chiede che modello usare, questi qua sono tutti quelli che ho stato dato io in questo momento,
26:53sul mio dispositivo, il locale, ci sta pensando,
26:57fa prima la parte, diciamo, di keyword per fare questa sorta di mind map,
27:02e poi me la sviluppa prendendo i contenuti direttamente dal testo che gli ho dato
27:06e arricchendoli, ovviamente utilizzando quello che ha all'interno del modello.
27:11Vedete, la mind map è fatta, è fatta in markdown, è un file HTML che posso prendere, copiare e organizzare.
27:18Questi comandi si possono anche creare, quindi potete voi creare dei comandi
27:23creando praticamente delle azioni con un'icona, con un nome,
27:27al quale associate un prompt e un modello da eseguire.
27:30In questo caso scelgo un'icona, voglio creare un comando che mi permetta,
27:33quando apro una recensione nel browser, di avere subito i pro e i contro,
27:38senza leggerla tutta, perché sono troppo lunghe, non voglio leggerle, quindi voglio i pro e i contro.
27:43E gli dico, semplicemente al modello, guarda, sei un utente appassionato di tecnologia
27:54e per la recensione nel, vedete, posso selezionare quello che è browser tab,
28:00potete dire anche negli appunti, copiata nel testo, testo selezionato,
28:04vuoi avere uno schema dei pro e dei contro.
28:08Gli dico anche come lo voglio, schematizza l'uscita, perché non vorrei che mi faccia una cosa troppo prolissa,
28:15e scelgo il modello tra quelli che ho installato su Lama per fare inference,
28:20scelgo Gemma, che è abbastanza veloce, e lo salvo come comando.
28:23A questo punto io sono nella mia recensione e gli dico semplicemente pro e contro,
28:29e lui ci pensa un attimino, elabora il tutto, e adesso dovrebbe darmi, eccolo qua,
28:36ecco uno schema di pro e contro dell'Apple Watch SE 3 basato sul testo fornito,
28:41e quindi anche qua, vedete, ho creato io un comando che mi potrebbe essere utile per qualsiasi cosa,
28:46ma potrei avere davanti a me una tabella, potrei avere davanti a me qualsiasi cosa,
28:49potrei avere una mappa, potrei avere una ricetta.
28:52Il comando lo creo io, in base a quello che c'è sullo schermo, che ho selezionato,
28:56che ho copiato negli appunti.
28:58Vi faccio vedere anche questa cosa, chiudo, apro la mail, ho questa mail che mi sono inviato,
29:04ho una sola mail perché è un PC demo, ma chiudo il client di post adesso,
29:10lo chiudo, è aperto, adesso è chiuso, e posso chiedere al chatbot,
29:16come se stessi chiedendo a un amico,
29:19at mail, quindi gli chiedo,
29:24trovami l'ultima mail,
29:28scelgo il modello perché non l'avevo fatto prima, però posso impostare il default,
29:33trovami l'ultima mail perché sto scrivendo in inglese, non lo so,
29:36riassumimi l'ultima mail,
29:41e lui la sta cercando, io ho dato accesso alla mail,
29:44e le legge,
29:47e l'ha trovata,
29:48l'ultima mail è un inoltro, guardate, ha riconosciuto anche che è un inoltro,
29:51che contiene una descrizione nella sezione di articoli della rivista,
29:55quindi a questo punto qua, gli potrei anche dire volendo girala qualcuno,
29:58oppure riassumimi gli ultimi dieci mail,
30:00posso continuare in chat e fargli fare qualcos'altro,
30:02magari voglio che questa mail diventi una nota,
30:06quindi gli chiedo,
30:09schematizza i contenuti e crea una nuova nota,
30:12come at Apple Notes,
30:13quindi chiamo con questa chiucciolina un altro applicativo,
30:18gli do invio e lui mi prepara la mia nota con il contenuto,
30:22create note,
30:23sulle connezzioni devo dargli l'invio perché potrebbe sbagliarsi,
30:26quindi vuole essere sicuro che voglio davvero fare una certa cosa,
30:29però ragazzi è un inizio, guardate,
30:31ma ha creato la nota,
30:32se io faccio confirm, me l'ha creata,
30:34eccola, guardate,
30:35ho la mia nota,
30:36email summary,
30:37barca motore,
30:37e vi faccio vedere anche come si può fare qualcosa di ancora più complesso,
30:42per esempio mandando questo pezzo di schermo alla chat,
30:46questa trattoria di Milano,
30:49e vorrei invitare a pranzo Gianfranco con un messaggio,
30:54in più voglio anche aggiungere questo appuntamento al calendario,
30:59quindi coet calendar,
31:00e voglio anche che l'app del meteo mi vada a controllare se c'è bel tempo
31:08e mi aggiunge quel dato nel calendar che mi crea,
31:13quindi vedete,
31:14add calendar aggiungi un pranzo per giovedì a luna in questo ristorante,
31:17controlla con il weather che tempo fa e aggiungono le note,
31:21e manda anche un messaggio,
31:26messaggio,
31:27add messages giusto,
31:28perché se no non capisce come mandarlo,
31:31a Gianfranco Giardina,
31:32ovviamente non ho dentro qua il contatto,
31:34adesso forse mi chiederà conferma,
31:37però effetto demo,
31:40vediamo,
31:42con la destinazione,
31:43invio,
31:45ah giusto,
31:46gli dico che se non trova il contatto di non mandare nulla,
31:52dovrebbe esserci il contatto,
31:54vediamo se c'è,
31:55forse c'è sì,
31:56comunque,
31:57non mandare nulla,
31:59vediamo se lavora,
32:02sta pensando,
32:04create calendar event,
32:05non mi ha aggiunto il meteo,
32:07ah però lo sta facendo dopo perché l'ho chiesto dopo di farlo,
32:10quindi sta cercando,
32:11io devo dire di cercare,
32:12ok l'ha fatto,
32:14conferma,
32:14adesso prende il meteo,
32:16sta pensando ancora,
32:18vediamo che esce,
32:20et voilà,
32:22crea evento,
32:22guardate,
32:23nella note dell'evento mi ha aggiunto,
32:25previsioni meteo da aggiungere,
32:27per Milano,
32:28più gerellina,
32:29l'ha fatto,
32:30e vi faccio vedere veramente un'ultima cosa,
32:33posso anche interagire sul mio file system,
32:35pensate,
32:35posso anche chiedere all'IA di andare a lavorare su cartelle file locali,
32:41di una cartella che ho dato il permesso,
32:43in questo caso quella documenti,
32:44c'ho dei libri di mio figlio in pdf,
32:46voglio che mi elenca i file,
32:48nella cartella libri fili,
32:49mi crea un nuovo file libri txt con questo dato,
32:52potrei fargli fare di tutto sul file system,
32:55gli ho dato i permessi,
32:56ha trovato,
32:56ha trovato i libri,
32:57guardate,
32:57sono quelli scaricati dalle app di lettura,
33:00write file,
33:01ma scritto,
33:02creato un nuovo file,
33:03vediamo se il file c'è,
33:09dentro la cartella libri fili,
33:11e c'è il nostro file,
33:13tutto fatto dall'IA,
33:17vi abbiamo fatto vedere qualcosa che si può fare,
33:20è un inizio,
33:21si può già fare qualcosa con l'IA,
33:23e la parte IA è forse quella che un pochino mi ha stupito di più,
33:26anche se quella sicuramente un po' più acerba,
33:29il grosso boost ce l'ha sulla grafica questo prodotto,
33:32è comunque una macchina pro,
33:34però si inizia a vedere proprio quel tipo di utilizzo dell'IA,
33:37che su alcune cose tipo appunto il pro e contro,
33:40l'aborazione di testi e alcuni comandi,
33:43io con Raycast ho davvero velocizzato i flussi di lavoro,
33:46perché alcune cose,
33:48creazione di file,
33:49spostamento di file,
33:50creazione di tabelle,
33:51generazione di file con le tabelle,
33:53anche grazie al server MCP che vi ho fatto vedere prima,
33:57li faccio in automatico,
33:58senza dover prendere,
33:59copiare,
33:59spostare,
33:59incollare e fare tutte queste operazioni,
34:02quindi diciamo,
34:03credo di avervi fatto capire un po',
34:05perché questo MacBook Pro con M5 cambia davvero pochissimo,
34:10ma forse è il MacBook Pro che cambia di più,
34:12per questo vantaggio dato dal processore che ho giù il cappello,
34:17perché veramente Apple Silicon di generazione in generazione migliora,
34:22e non ci aspettavamo un miglioramento così ampio su M5 rispetto a M4,
34:25perché alla fine è sempre un 3 nanometri,
34:28eppure c'è stato,
34:29e i consumi non sono assolutamente aumentati,
34:31con questo MacBook fate esattamente la stessa,
34:35avete la stessa autonomia che avete anche con M2,
34:38M3, M4,
34:39quindi diciamo processore più veloce,
34:41consumo resta identico,
34:43segreto,
34:44non sappiamo quale sia,
34:45lo vorrebbero sapere probabilmente anche i competitor,
34:47perché sul fronte dei processori sono un pochino indietro,
34:52quindi questo è il MacBook Pro M5 nuovo,
34:5514 pollici,
34:56le versioni con M5 Pro, Max, Ultra,
35:01arriveranno il prossimo anno,
35:03è una macchina ben detto velocissima,
35:06per tutto,
35:08è una macchina comunque costosa,
35:10fate le vostre valutazioni,
35:12e questo è,
35:14diciamo,
35:14è lui.
35:16Se il video vi è piaciuto,
35:17mi raccomando,
35:18come sempre non vi costa nulla,
35:19ma mi raccomando,
35:20seguiteci,
35:21like al video,
35:22nei commenti cerchiamo di rispondere a tutto,
35:24la prova sui dei è più completa,
35:26quindi andate anche sulla prova sui dei,
35:29seguite il canale,
35:30cliccate sulla campanellina per rimanere aggiornati di ogni nuovo video che pubblichiamo,
35:35e ci vediamo alla prossima,
35:37ciao!
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