 | こんにちは皆さん、ちょっとした実験をしてみました。 Google の新しい TurboQuant 圧縮方式で llama.cpp をパッチし、その後、20000 トークンのコンテキストで、一般的な MacBook Air（M4、16 GB）上で Qwen 3.5–9B を動かしました。 これまで、このデバイスで大きなコンテキストのプロンプトを扱うのは基本的に不可能でした。ですが、新しいアルゴリズムのおかげで、現実的になったようです。OpenClaw を普通のデバイスで、しかも無料で動かすのを想像してみてください！MacBook Air か Mac Mini だけで十分で、最安の Pro モデルでさえ不要です。まだ少し遅いですが、より新しいチップのおかげで速くなってきています。 MacOs アプリのリンク: atomic.chat - オープンソースで無料です。 他の誰かも似たことを試したことはありますか？ [リンク] [コメント] |
Google TurboQuantを使ってMacAir上でQwenをローカル実行
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/28
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要点
- この投稿では、GoogleのTurboQuant圧縮方式をllama.cppにパッチ適用し、MacBook Air（M4、16GB）上でQwen 3.5–9Bを2万トークンのコンテキストウィンドウ付きでローカル実行する方法を説明している。
- TurboQuantにより、従来はリソース制約のある一般的なコンシューマー機器では難しかった長いコンテキストでのプロンプトが現実的になるとしているが、生成速度は比較的遅いままである。
- 著者は、これによってより高性能なProモデルを必要とせずに、安価なMacデバイス（Air/Mini）上で「OpenClaw」類似のワークロードを実行できるようになると示唆している。
- さらに、MacOSアプリ（atomic.chat）を読者に案内し、同様のローカル構成を試したり、実験を再現したりすることを歓迎している。
- 更新内容は、新しいモデル圧縮手法によってオンデバイスLLMのコンテキスト処理が改善されていくことを示す、初期段階の実用可能性に関するシグナルとして位置付けられている。
