Gemma-4 26B-A4B с Opencode эффективно работает на M5 MacBook Air.

Разработчик протестировал Gemma-4-26B-A4B с Opencode на 32-гигабайтном MacBook Air M5 и обнаружил, что он обеспечивает практическую производительность для локальных задач ИИ-кодирования.
Бенчмарки производительности
Конкретная протестированная конфигурация: gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ4_XS, работающая на 32-гигабайтном MacBook Air M5. В режиме низкого энергопотребления были достигнуты следующие показатели:
- Обработка промптов: 300 токенов в секунду
- Генерация: 12 токенов в секунду
- Потребление энергии: 8 Вт
- Отсутствие нагрева и шума вентиляторов во время работы
MacBook Air M5 показал значительные улучшения по сравнению с предыдущим оборудованием:
- ~25% более быстрая обработка промптов, чем у M1 Max 64 ГБ (даже когда Max не был в режиме энергосбережения)
- ~6 часов автономной работы против ~2 часов у M1 Max при запуске Opencode
- Это несмотря на меньшую батарею (53,8 Вт·ч против 70 Вт·ч у M1 Max)
Практические сценарии использования
Разработчик назвал эту настройку «действительно пригодной для использования» для агентного кодирования с ноутбука. Ранее запуск LLM на M1 Max 64 ГБ ограничивался «экспериментами и игрушечными сценариями» и не мог эффективно справляться с задачами с длинным контекстом. Хотя он мог создать простую игру «Змейка» на Python, агентное кодирование или работа с крупными кодовыми базами были «немного неуклюжими».
Производительность M5 делает его практичным для мобильных сценариев, где подключение к интернету может быть ненадежным, например, в кофейнях или во время поездок на поезде.
Сравнение с другими моделями
Разработчик сравнил Gemma-4-26B с Opencode с закрытыми альтернативами:
- По их тестам, он не заменяет Claude Code или Antigravity
- Gemma-4 требует «гораздо больше ручного контроля, чем современные закрытые передовые модели»
- Ответы описываются как «довольно сухие» по сравнению с Claude Code или Gemini-3.1-Pro с Antigravity
- Однако они предпочли бы Gemma-4-26B, чем исчерпание лимита Gemini-2.5-Pro и вынужденное использование Gemini-2.5-Flash
Разработчик отмечает, что это представляет значительный прогресс, поскольку «такое агентное кодирование было передовым / даже не совсем возможным с передовыми моделями в конце 2024 года».
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

General Bots: Платформа с открытым исходным кодом для AI-агентов, предназначенная для самостоятельного развертывания и автоматизации бизнес-процессов в корпоративной среде.
General Bots — это платформа с открытым исходным кодом, запущенная в 2019 году, которая предоставляет AI-агентов, автоматизацию рабочих процессов, обработку документов и интеграции с поддержкой локальных AI-моделей, предназначенная для организаций, которым требуется полный контроль над своей инфраструктурой.

Homebutler: OpenClaw Skill для управления Homelab через Telegram
Homebutler — это единый бинарный файл Go (~13 МБ, без зависимостей), который работает как навык OpenClaw для управления домашними лабораториями из чата Telegram. Он отслеживает серверы, перезапускает Docker-контейнеры, пробуждает машины, сканирует сети и предупреждает о скачках ресурсов без SSH-сессий или входа в панель управления.

Нельсон: Плагин Claude Code для координации ИИ-агентов по принципу военно-морского флота
Nelson — это плагин Claude Code, который структурирует координацию ИИ-агентов, используя принципы военно-морского флота. Он включает три режима выполнения, систему классификации рисков, мониторинг целостности корпуса и шлюзы постоянных приказов для предотвращения распространённых антипаттернов.

Открытый Плагин GTM для Claude Code с 166 Маркетинговыми Навыками и Командой Bootstrap
Разработчик выпустил плагин Go-To-Market с открытым исходным кодом для Claude Code, который предоставляет 166 специализированных маркетинговых навыков в областях SEO, контента, исходящего маркетинга, продаж, роста, аналитики, стратегии, рекламы, социальных сетей, CRM и AI-поиска. Плагин включает команду /bootstrap, которая проводит опрос пользователей об их бренде для создания персонализированных контекстных файлов.