M3 Pro에서 Claude Code 오프라인 실행: 효과적인 4가지 수정법

Claude Code가 Apple M3 Pro (18 GPU 코어, 36GiB 통합 메모리, ~150 GB/s 대역폭)에서 로컬 모델 qwen3.6:35b-a3b-coding-nvfp4에 연결됩니다. 이 모델은 35.1B 매개변수 MoE 모델로 토큰당 약 3B 활성, NVFP4 양자화, 디스크 약 21GB, 상주 메모리 약 20GiB를 차지합니다. 이 설정으로 쿠버네티스 사고를 조사부터 PR까지 처리했습니다: 근본 원인 찾기, 패치 작성, 브랜치 푸시, gh를 통한 PR 제출 — 모두 완전히 차단된 환경에서 이루어졌습니다. 네 가지 수정을 통해 10분 만에 타임아웃되던 모델이 전체 주기를 완료할 수 있게 되었습니다. 속도는 하드웨어에 의해 제한되지만, 기능은 그렇지 않습니다.

스택 및 환경

하드웨어: Apple M3 Pro, 18 GPU 코어, 36 GiB 통합 메모리, ~150 GB/s 메모리 대역폭
모델: qwen3.6:35b-a3b-coding-nvfp4
런타임: Ollama 0.24.0, MLX 러너 (Apple Silicon 네이티브)
클라이언트: Claude Code v2.1.84, 로컬 Ollama 엔드포인트 연결

주요 환경 변수 (지속성을 위해 launchd plist에 설정):

OLLAMA_MLX=1
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768
OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
OLLAMA_MULTIUSER_CACHE=1
OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h
OLLAMA_NO_CLOUD=1

설치 단계

Ollama 0.24.0+ 설치
ollama pull qwen3.6:35b-a3b-coding-nvfp4 (약 21GB, 일회성)
위 환경 변수로 서버 시작
Claude Code 실행:
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 MAX_THINKING_TOKENS=0 claude --model qwen3.6:35b-a3b-coding-nvfp4
간단 테스트: kubectl get pods -A 실행 후 비정상적인 것이 있는지 확인

성능 참고

첫 도구 호출: 몇 초 (사고 비활성화). 프리필 (~25K 토큰 로드)에 약 60초 소요. 이후에는 접두사 캐싱 (OLLAMA_MULTIUSER_CACHE)으로 인해 더 빠릅니다. 모델은 OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h로 계속 로드됩니다. 프리필 중 Ollama 로그에 404 오류가 발생하는 것은 정상입니다 (수정 #4).

MoE 아키텍처가 핵심입니다: 토큰당 약 3B만 활성화되므로 런타임 비용은 14B 밀집 모델과 비슷하지만 답변 품질은 35B에 가깝습니다. 밀집 35B 모델은 36GiB 메모리에 맞지 않습니다.

📖 전체 원문 읽기: HN LLM Tools