Configuración Local de Claude Code con Qwen3.5 27B mediante llama.cpp

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 14 de abril de 2026🔗 Source
Configuración Local de Claude Code con Qwen3.5 27B mediante llama.cpp
Ad

Configuración Local de Claude Code

Un desarrollador documentó su configuración para ejecutar Claude Code completamente offline usando un LLM local con llama.cpp. El sistema utiliza Qwen3.5 27B cuantizado con unsloth/UD-Q4_K_XL en Arch Linux con hardware Strix Halo.

Configuración del Entorno

Para desactivar la telemetría y hacer que Claude Code funcione completamente offline, se configuraron las siguientes variables de entorno en ~/.bashrc:

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8001"
export ANTHROPIC_API_KEY="not-set"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="not-set"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1
export CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=0
export DISABLE_AUTOUPDATER=1
export DISABLE_TELEMETRY=1
export CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1
export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=4096
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=32768

El desarrollador señaló que usar claude/settings.json es más estable y controlable que las variables de entorno.

Configuración del Servidor llama.cpp

El servidor llama.cpp se inició con estos parámetros:

ROCBLAS_USE_HIPBLASLT=1 ./build/bin/llama-server \
--model models/Qwen3.5-27B-Q4_K_M.gguf \
--alias "qwen3.5-27b" \
--port 8001 --ctx-size 65536 --n-gpu-layers 999 \
--flash-attn on --jinja --threads 8 \
--temp 0.6 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.00 \
--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0

La bandera ROCBLAS_USE_HIPBLASLT=1 fue necesaria para el hardware Strix Halo, y el desarrollador enfatizó investigar hardware específico para especializar la configuración de llama.cpp.

Ad

Benchmarks de Rendimiento

Se realizaron siete ejecuciones con los siguientes resultados:

  • Ejecución 1 (Operaciones de archivos): 1m44s, 9.71 tokens/segundo, 23K contexto, salida correcta
  • Ejecución 2 (Git clone + lectura de código): 2m31s, 9.56 t/s, 32.5K contexto, calidad excelente
  • Ejecución 3 (Plan de 7 días + guía): 4m57s, 8.37 t/s, 37.9K contexto, calidad excelente
  • Ejecución 4 (Evaluación de habilidades): 4m36s, 8.46 t/s, 40K contexto, calidad muy buena (búsqueda web rota)
  • Ejecución 5 (Escribir script Python): 10m25s, 7.54 t/s, 60.4K contexto, calidad buena (7/10)
  • Ejecución 6 (Revisión de código + corrección): 9m29s, 7.42 t/s, 65,535 contexto (FALLO), calidad muy buena (8.5/10)
  • Ejecución 7 (comando /compact): ~10m, ~8.07 t/s, 66,680 contexto (fallido), calidad N/A

Hallazgos Clave

  • La velocidad de generación se degradó aproximadamente 24% en el rango de contexto: desde 9.71 t/s en 23K contexto hasta 7.42 t/s en 65K contexto
  • El prompt del sistema Claude Code consume 22,870 tokens (35% del presupuesto de 65K)
  • La auto-compactación estaba completamente rota: Claude Code asumía 200K contexto, por lo que el umbral del 95% era 190K, pero el límite de 65K se alcanzó al 33% de lo que Claude Code pensaba que era la ventana
  • El comando /compact necesita margen de salida: con 4096 tokens de salida máxima, el resumen de compactación no cabía, requiriendo 16K+ tokens
  • La funcionalidad de búsqueda web está rota sin conectividad a Anthropic; soluciones potenciales incluyen SearXNG vía MCP

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Ver también

Error del Servicio de VM de Windows Cowork: Problema de Ruta y Solución
Guías

Error del Servicio de VM de Windows Cowork: Problema de Ruta y Solución

Un problema de instalación de Windows Cowork provoca el error 'VM service not running' cada 10-20 minutos debido a una ruta incorrecta de la carpeta vm_bundles en instalaciones MSIX. La solución implica localizar la carpeta correcta y usar un script de reparación.

OpenClawRadar
Aprovechando las habilidades de los agentes para escribir núcleos CUDA con Upskill.
Guías

Aprovechando las habilidades de los agentes para escribir núcleos CUDA con Upskill.

Hugging Face presenta un enfoque práctico para mejorar los modelos en la escritura de kernels CUDA utilizando la nueva herramienta Upskill, mejorando la eficiencia del modelo a través de habilidades de agente.

OpenClawRadar
Cómo Reclamar y Extender los Créditos de la API de Anthropic Usando el Router de Manifest
Guías

Cómo Reclamar y Extender los Créditos de la API de Anthropic Usando el Router de Manifest

Una publicación de Reddit detalla los pasos para reclamar hasta $200 en créditos gratuitos de la API de Anthropic y configurar el enrutador de Manifest para dirigir automáticamente las solicitudes a modelos más económicos como Haiku para tareas simples, extendiendo la duración de los créditos de un mes a varios meses.

OpenClawRadar
Guía: Implementación de OpenClaw con llama.cpp en la Mini PC GEEKOM IT15
Guías

Guía: Implementación de OpenClaw con llama.cpp en la Mini PC GEEKOM IT15

Un recorrido técnico detalla cómo cambiar OpenClaw de Ollama a llama.cpp para ejecutar un modelo local Qwen3-8B con aceleración de GPU Intel Arc, cubriendo cambios de configuración, gestión manual del servidor y solución de problemas comunes.

OpenClawRadar