① 容量型：模型或上下文大到 5090 显存装不下，直接 OOM，Mac 靠大内存跑完——赢在「能跑」，不是「快」；
② 精度/算子不对外：INT4 对 FP16、MLX 特定 kernel，或只测某个 memory-bound 算子；
③ 长上下文 prefill：吃内存带宽和容量的场景；
④ 整机功耗/价格口径。

看任何泄露分，先问四件事：什么模型、什么量化、batch 多少、上下文多长。缺一项就没法比。

软件这块：MLX/Metal 这两年确实在追，苹果也知道短板在哪。但 CUDA 的护城河不只是驱动，是十几年的算子库、profiler、框架默认路径和踩坑文档，不是一两年能追平的。

采购结论不变：要 300B+ MoE 或超长上下文，Mac 是便宜的「大内存慢速盒」，认它慢；主力是 27B~70B 或视频生成，还是独显。别拿一条泄露跑分下决定，等可复现的第三方测评。

512G 有何用呢？

Mac Studio 512G 的价值只有一个：内存容量。它能塞下 300B~600B 级 MoE 的 4bit 权重 + 长上下文 KV，这是单张/双张消费卡做不到的。但统一内存带宽是 Ultra 档 ~800GB/s 量级（M3 Ultra 819GB/s，新一代同量级），和 RTX 6000 Pro 的 HBM ~1.8TB/s 差一倍以上。所以：

• 27B~70B 这类小模型：Mac 能跑，但 decode 速度大概率不如一张 4090/5090。
• 300B+ 的大模型：Mac 装得下、别人装不下，这才是它唯一不可替代的场景，代价是慢。

逐项对你的三个目标：

1. 写 app / 电脑 agent：本地 30B~70B 能当助手，但复杂工程还是云端模型更稳。agent 依赖指令跟随和工具调用，本地小模型容易乱调参数；这块不是靠 512G 容量能补的。
2. 出视频：最大的误区。视频生成（WAN/H3/LTX）吃的是 GPU 算力和 CUDA/ROCm 生态，不是内存容量。Mac 的 MPS/MLX 对 ComfyUI 视频链路支持落后一截，速度不好看。视频要么上独显（NVIDIA 优先），要么租云。
3. 「一台机器什么都能干」：Mac Studio 是「慢速大内存盒」，不是全能工作站。

价格那点：512G 顶配确实和一张 RTX 6000 Pro 96G 同价，但一个是 512G 慢内存，一个是 96G 快内存，是两种工具，别互相替代。

务实方案：预算拆开。要跑超大模型/超长上下文就 Mac Studio（或直接租云），要出视频/ComfyUI 就配一台带 1~2 张 32G 卡的 PC。硬上 512G 单机，最后多半是「大模型慢、视频跑不动、写代码不如云」。