Apple M6 iMac 24 測試報告｜繽紛外型下的效能再進化！

除了搭載 Apple M6 晶片的 14 吋 MacBook Pro 外，Apple 也在時隔兩年後，再次為旗下 iMac 帶來硬體更新，推出搭載 M6 晶片的 iMac 24。全新 M6 iMac 24 延續前代七種繽紛配色與薄型機身結構設計，除升級全新的 M6 晶片外，也同步升級 Wi-Fi 7、Bluetooth 6、2.5Gb 乙太網路，以及最高提升 2 倍的 SSD 讀寫效能等硬體規格配置。關於全新 M6 版本的 iMac 詳細的介紹，布萊恩在 Apple M6 iMac 24 同步發表！繽紛依舊、效能升級，售價 49,900 元起 報導文章中就已經提供給各位，本文依舊會以實機的效能測試為主，並為各位帶來推薦的購機分析。


同樣具備藍色、綠色、粉紅色、黃色、紫色、橙色與銀色七種繽紛配色的全新 iMac，依舊是以同色系但不同色調的雙配色來裝飾機身，實際看到紫色配色的 iMac 真的很讓人驚艷，也不得不再次稱讚Apple 對於產品用色上的用心。


當然，隨機附上的巧控鍵盤與巧控滑鼠，也是採用與機身相同的配色，打造一體性的視覺感。至於全新的 iMac 也同樣使用磁吸式插頭，電源供應器到主機上的電源線也同為同色系的編織材質線材，在電源供應器上也備有升級為 2.5 Gigabit 的網路插孔。

CINEBENCH 2026 多核心效能

CINEBENCH 2026 單核心效能

本次為各位實測的機型為具備 4 組 Thunderbolt 連接埠的進階機型，其內建的 M6 晶片為 12 核心 CPU 與 12 核心 GPU，以及雙 16 核心神經網路引擎配置，同時也配備 16GB 統一記憶體與 512GB 固態硬碟的規格。同樣在 Cinebench 2026 的測試軟體中，M6 晶片測得單執行緒效能分數為 775 分、多執行緒效能分數則為 4,669 分，以及 6.03 倍的 MP Ratio 效能表現。其中，在單執行緒效能表現上，同樣超越排行榜中的 M4 Max（676 分），相較於先前測試過的 M4 Ｍ４晶片，不論是在多核心與單核心的效能上都有超越 65-70% 左右的效能提升。


透過最新的 Geekbench 7.1.0 來進行效能實測，M6 晶片在這個測試軟體中，獲得單核心效能為 3,937 分、多核心效能 21,018 分的效能分數，相比於先前的 M4 晶片，在單核心效能提升約 29.6%、多核心效能提升約 74.8%，相隔一代的核心晶片更新，果然在效能提升部分會更為有感。

AJA System Test Lite

Blackmagicdesign Disk Speed Test

在儲存硬碟方面，本次測試的 M6 iMac 僅搭載 512GB 容量的新一代固態硬碟，在 Blackmagicdesign Disk Speed Test 的讀寫效能測試中這顆硬碟的讀寫速度為 8459.3 / 6424.1 MB/s，最高可處理到 12K DCI 60 ProRes 422 HQ 的檔案格式，不過 H.265 的檔案格式僅支援到 8K DCI 60 的格式；另在 AJA System Test Lite 讀寫效能測試中，這顆硬碟的讀寫速度則分別為 8345 / 6758 MB/s，整體的讀寫速度也比前代提升約 1.5 倍左右，並在讀取與寫入速度上取得優異的平衡。

Blender 渲染效能（CPU）

Blender 渲染效能（GPU）

而在 3D 動畫創作軟體 Blender 的基準效能測試中，M6 iMac 在使用 CPU 模擬渲染測試獲得 299.34 分，效能排行在受測裝置中落在 56% 的位置，整體的圖形渲染運算效能，比起 M4 晶片有約 73.4% 的效能提升。而在使用 12 核心的 GPU 模擬渲染測試時，則獲得 2,495.00 分的效能分數，效能排行在受測裝置中落在 22% 的位置，比起 M4 晶片則約有 215.4% 的效能提升，相當於 3.15 倍，這也接近 Apple 官方所實測後的效能數據表現。

V-Ray 效能

V-Ray GPU 效能

另外在 V-Ray Benchmark 的 CPU 渲染測試中，Apple M6 晶片則是獲得 21,935 vsamples 的效能分數，至於內建的 12 核心 GPU，在 CUDA 測試模式下獲得 1,192 vpaths 的效能分數。基本上實測後的數據，比起 M6 MacBook Pro 14 沒有太大的差距，而效能分數會稍低的原因，還是因為內建的硬碟為 512GB 而非 1TB 的容量。

Geekbench 7 OpenCL

Geekbench 7 Metal

接著布萊恩也透過 Geekbench 7.1.0 內建的 GPU Compute 測試項目，分別使用 Apple Metal 與 OpenCL 兩種運算 API，來測試 M6 晶片的圖形處理與平行運算效能。最終的實際測試結果，在 Metal 測試中取得 86,573 分，而 OpenCL 測試則取得 56,597 分。同樣的，搭載 M6 晶片的 iMac 在圖形處理與平行運算的效能表現上，都有著中階等級的效能表現，用來進行繪圖、色彩渲染或是動靜態影像編輯時的調色處理上，都能增強工作處理效率。

Geekbench AI（CPU）

Geekbench AI（GPU）

Geekbench AI（Neural Engine）

同樣也要來看到在 Geekbench AI 的測試軟體中，分別使用 CPU、GPU 與 Neural Engine 神經網路引擎三種不同硬體來模擬 AI 推論的運算效能，其呈現出來的結果則分為 Single Precision、Half Precision 與 Quantized 三種測試結果，也就是單精度、半精度與量化的浮點運算效能，如果對應到在 Windows 筆電平台上的 UL Procyon AI 測試軟體，就分別會是 Float 32、Float 16 與 INT 8 的浮點數。

以下則是本次針對 Apple M6 晶片的 AI 推論運算效能的測試結果，分別為 Single Precision / Half Precision / Quantized 的效能分數：

CPU：6,678 / 11,797 / 8,634
GPU：17,304 / 31,393 / 33,978
Neural Engine：6,623 / 60,744 / 80,254

從實測的結果不難發現，Apple M6 晶片在 iMac 上的 AI 運算效能，與在 14 吋的 MacBook Pro 上幾乎接近一致，但相比於 M4 版本的前代 iMac 來說，基本上就已經接近 Apple 官方提供的 4 倍效能提升，更別說這次統一記憶體的頻寬與神經網路引擎均有升級，對於想要在 iMac 上進行本地端 AI 模型工作流程來說，確實能有不小的助益，但如果是中大型 AI 模型的話，還是需要借助雲端資源才能更流暢的運行。


最後，我則是使用 App Store 上的 Draw Things 應用程式，使用 Stable Diffusion v2.1 AI 圖形生成模型，這邊則是使用文生圖的方式，並將圖片解析度設定在 4K 的設定下進行 AI 圖片生成的測試，可以看到實際生成圖片的時間約為 2 分 25 秒的時間，比起在 MacBook Pro 14 上運行差距僅有 5 秒的時間。整體來說，M6 版本的 iMac 已經可以應付本地端的 AI 圖片生成工作流程，只不過如果有更大型的專案或 AI 文字生成模型需要運行，還是得額外選購更大容量的統一記憶體。


整體來說，Apple M6 晶片為全新的 iMac 帶來更全面的效能提升，不僅是 CPU 與 GPU 的核心硬體的效能外，雙 16 核心的神經網路引擎，也為 Apple 一直以來不斷推動的 Apple Intelligence 的 AI 運算效能增添了更多的 AI 運算力。不僅對於日常工作有極大的幫助，對於想要在本地端運行 AI 模型的專業工作者來說，更是能夠以相對便宜的價格來入手，如果各位是想要在這個 AI 逐步擴大發展的時代下，想要踏入 AI 開發領域的話，搭載 M6 晶片的 iMac 確實是相當不錯的選擇。


由於相隔一代後，Apple 才為 iMac 換上全新的晶片，因此不論是相比 M4 甚至是之前的晶片來說，這次確實都是能夠更新購入新機的絕佳時機，但在考慮到記憶體與硬碟售價還在高點，如果各位手邊的機型是 M4 晶片的版本，沒有太多的預算的話，是可以不用急著更換新機，但 M3 晶片版本之前的機型，是確定可以在有感的效能升級下進行設備的更換。至於硬體規格配置上，則建議各位最少選擇 24GB 統一記憶體與 1TB 容量的固態硬碟，進一步的來提升整體的效能。

Model：Zoey