在M1 Max上使用Zoo Code运行Qwen 3.6 35b MoE真是太棒了！完全本地化、电池供电的编码利器！

Reddit r/LocalLLaMA 模型
qwen local-llm m1-max coding-assistant mixture-of-experts apple-silicon zoo-code

摘要

本文讨论了在Apple M1 Max Mac上使用Zoo Code本地运行Qwen 3.6 35b混合专家模型，突出其作为电池供电的编码助手的能力。

暂无内容
查看原文

相似文章

@Xudong07452910: Hacker News 上有一篇评论区火了的文章：Qwen 3.6 27B 是本地开发的理想选择。 核心发现是：密集参数模型、原生支持 256k 上下文，在 MacBook Max M5 上跑 Q8_0 量化版能达到 30 tokens/…

X AI KOLs Timeline

Qwen 3.6 27B is a dense 27B model that achieves impressive performance on local hardware with 256k context, running at 30 tokens/s on MacBook Max M5 and 50 tokens/s on RTX 5090, and is considered by some as the first local model with true general intelligence.

有人在32GB Mac上使用opencode、claude code或类似工具，通过Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M实际完成编码工作吗？

Reddit r/LocalLLaMA

我在一台配备32GB RAM的M2 Macbook Pro上运行Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M。我使用的是相当新版本的llama.cpp和opencode。为了避免llama-server因内存耗尽而直接崩溃，我必须将上下文窗口设置为32768个token。这一点后来被证明很重要。作为一次希望能有些参考价值的测试，我给opcode布置了一个之前Claude Code配合Opus 4.7能够完成的任务。项目不算大，但任务涉及深入挖掘应用程序的前后端，并找出一个连我（作为原始开发者，在AI之前）都没有一眼看出的问题。