GLM 5 на Mac M3: Наблюдения за производительностью при агентном программировании

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 23 февраля 2026 г.🔗 Source
GLM 5 на Mac M3: Наблюдения за производительностью при агентном программировании
Ad

Бенчмарки производительности и ограничения

Разработчик протестировал GLM 5 с использованием MLX 4-битного квантования на Mac M3 с 512 ГБ оперативной памяти для задач агентного программирования. Модель описывается как "вполне пригодная к использованию" при удержании контекста ниже примерно 50 000 токенов, хотя она значительно медленнее API-решений, таких как Claude, особенно во время обработки промптов.

Производительность существенно ухудшается, когда контекст превышает 50 тысяч токенов. В одном тесте при обработке 65 тысяч токенов первая половина завершилась за 8 минут (67 токенов/секунду), а вторая половина потребовала дополнительных 18 минут, что дало общую скорость 41 токен/секунду. Генерация токенов остаётся быстрее, оцениваясь в 12-20 токенов/секунду при больших размерах контекста.

Наблюдения за рабочим процессом

Пользователь отмечает, что Opencode (система агентного программирования) эффективно справляется с генерацией кода в нескольких файлах после создания плана, выводя "тысячи токенов кода в нескольких файлах всего за несколько минут с промежуточными рассуждениями". Обработка промптов обычно занимает "пару минут" для чтения нескольких сотен строк кода в каждом файле, с общим временем около 10 минут, распределённым между сессиями планирования.

Компактизация в Opencode "действительно занимает некоторое время, так как она, по сути, просто перерабатывает весь контекст". При ограничении контекста в 50 тысяч токенов компактизация занимает примерно 5 минут.

Ad

Техническая настройка и ожидания на будущее

Тест проводился с использованием LM Studio, который может не предоставлять последние оптимизации времени выполнения. Пользователь предполагает, что "MLX или даже GGUF могут получить более быструю обработку промптов по мере обновления сред выполнения для GLM 5, но, вероятно, не станут НАМНОГО быстрее, чем сейчас".

Данная настройка не рекомендуется для задач, требующих 70+ тысяч токенов в контексте, как из-за ограничений по размеру контекста, так и из-за "невыносимой медлительности", возникающей после превышения определённых порогов во время обработки промптов.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

SimplePDF Copilot: клиентский AI-инструмент для заполнения PDF-форм
Инструменты

SimplePDF Copilot: клиентский AI-инструмент для заполнения PDF-форм

SimplePDF Copilot использует вызов инструментов на стороне клиента, чтобы позволить LLM заполнять поля, добавлять поля, удалять страницы и многое другое в PDF-файлах — без того, чтобы PDF покидал браузер.

OpenClawRadar
SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов
Инструменты

SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов

Nebius выпустил SWE-rebench-V2, в настоящее время самый большой открытый набор данных для обучения кодирующих агентов, с автоматизированным конвейером для извлечения RL-сред в масштабе и специально разработанный для крупномасштабного обучения с подкреплением.

OpenClawRadar
Агент-Архитектор: Бесплатный инструмент генерирует полные файлы рабочей среды для ИИ-агентов
Инструменты

Агент-Архитектор: Бесплатный инструмент генерирует полные файлы рабочей среды для ИИ-агентов

Agent Architect — это бесплатный интерактивный инструмент, который проводит пользователей через 40+ вопросов об их ИИ-агенте, а затем компилирует всё в форматированный промпт для генерации семи файлов рабочего пространства производственного уровня: SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md, OPERATIONS.md, TOOLS.md, MEMORY.md и HEARTBEAT.md.

OpenClawRadar
blend-ai: Новый сервис MCP для Blender в Claude Code
Инструменты

blend-ai: Новый сервис MCP для Blender в Claude Code

blend-ai — это новый сервис MCP для Blender, который позволяет Claude Code генерировать 3D-сцены. Пользователь сообщил, что он работает быстрее и лучше, чем blender-mcp, создав сцену запуска шаттла по референсным изображениям за 5 минут.

OpenClawRadar