Mac MiniでのローカルLLMパフォーマンスベンチマーク：OpenClawとLM Studioを使用
Redditユーザーが、32GB RAM搭載のMac Miniでローカル大規模言語モデルを実行した具体的なパフォーマンスベンチマークを共有しました。この投稿は、このハードウェア構成における具体的なパフォーマンスデータの不足に対応しています。
技術的セットアップ詳細
ユーザーは以下の構成と結果を報告しました：
- ソフトウェアバージョン： OpenClaw 2026.3.8、LM Studio 0.4.6+1
- モデル： Unsloth gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf
- コンテキストサイズ： 26035
- パフォーマンス指標： 初回プロンプト後34トークン/秒、初回トークン応答時間0.7秒
モデル構成
ユーザーは以下のモデル設定を指定しました（すべてデフォルト値）：
- GPUオフロード = 18
- CPUスレッドプールサイズ = 7
- 最大同時実行数 = 4
- エキスパート数 = 4
- フラッシュアテンション = オン
Q4_K_S量子化は、これは200億パラメーターモデルの4ビット量子化バージョンであり、合理的なパフォーマンスを維持しながらメモリ要件を削減します。Mac Miniの32GB RAMは、指定されたコンテキスト長でこのモデルサイズに十分です。34トークン/秒のスループットは、Apple Siliconハードウェア上で同様のローカルLLMセットアップを検討している開発者にとって実用的なベンチマークです。
📖 Read the full source: r/openclaw
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