Loading... # OpenCode + GLM-4.7-Flash 8bit：M3 Ultra 上的本地 AI 编程实测对比 # 一、新闻概述 ## 1. 标题 OpenCode + GLM-4.7-Flash 8bit：M3 Ultra 双机实测 llama-server 与 mlx_lm.server 性能对比 ## 2. 发布时间 2026 年 1 月 24 日 ## 3. 来源 Ivan Fioravanti（@ivanfioravanti）发布于 X 平台 # 二、核心内容 ## 1. 事件摘要 ### A. 主要内容 开发者 Ivan Fioravanti 进行了一项本地 AI 编程模型的性能对比测试，将 OpenCode 与智谱 GLM-4.7-Flash 8bit 量化模型相结合，在两台 M3 Ultra 设备上分别运行 llama-server 和 mlx_lm.server 两种推理服务。 ### B. 核心亮点 - 使用相同的提示词进行对比测试 - 两台 M3 Ultra 设备分别运行不同的推理后端 - 视频展示了各步骤的耗时对比 - 本地 AI 编程模型正成为现实 ## 2. 关键信息 ### A. 涉及产品 - OpenCode：本地 AI 编程工具 - GLM-4.7-Flash 8bit：智谱 AI 的高效量化大模型 - llama-server：基于 llama.cpp 的 HTTP 推理服务器 - mlx_lm.server：基于 Apple MLX 框架的推理服务器 ### B. 硬件配置 - 两台 M3 Ultra 设备（Apple 高端工作站） - 每台设备运行一个推理服务后端 ### C. 测试方式 - 使用相同的提示词 - 视频记录各步骤耗时 - 直观对比两种实现的响应速度 ## 3. 背景介绍 ### A. 技术背景 GLM-4.7-Flash 是智谱 AI 推出的高效大语言模型，8bit 量化版本在保持较高性能的同时显著降低了内存占用，使其能够在本地硬件上运行。OpenCode 是本地 AI 编程辅助工具，支持接入多种本地大模型。 ### B. 推理后端对比 - llama-server：成熟的通用推理服务器，支持多种硬件架构 - mlx_lm.server：Apple 专为 Silicon 芯片优化的 MLX 框架组件 # 三、详细报道 ## 1. 主要内容 ### A. 测试配置 测试使用了两个独立的推理服务： 1. llama-server：基于 llama.cpp 项目的 HTTP 服务器 2. mlx_lm.server：基于 Apple MLX 的推理服务 两者均运行 GLM-4.7-Flash 8bit 模型，使用 M3 Ultra 作为计算硬件。 ### B. 测试方法 - 使用相同的提示词输入两个系统 - 通过视频记录每个处理步骤的耗时 - 直观展示推理速度和响应时间差异 ### C. 技术特点 OpenCode 作为本地 AI 编程助手，通过与本地运行的 GLM-4.7-Flash 8bit 模型集成，实现了完全离线的代码生成和编程辅助功能。 ## 2. 技术细节 ### A. 系统架构 ```mermaid graph LR A[OpenCode 客户端] --> B[HTTP API 请求] B --> C[llama-server] B --> D[mlx_lm.server] C --> E[M3 Ultra 设备 1] D --> F[M3 Ultra 设备 2] E --> G[GLM-4.7-Flash 8bit] F --> G G --> H[推理结果] H --> A ```  ### B. 两种推理后端对比 | 特性 | llama-server | mlx_lm.server | |------|-------------|---------------| | 框架基础 | llama.cpp | Apple MLX | | 硬件优化 | 通用优化 | Apple Silicon 专用优化 | | 跨平台支持 | 支持 | 仅支持 macOS | | 内存管理 | 手动配置 | 自动优化 | | Metal 加速 | 支持 | 深度集成 | ### C. 模型规格 - 模型：GLM-4.7-Flash - 量化：8bit 量化 - 内存占用：显著降低（相比 fp16） - 推理速度：适合本地实时应用 ## 3. 数据与事实 ### A. 测试观察 - 视频中展示了完整的推理过程 - 两种实现在各步骤上的耗时有差异 - 体验均较为流畅 ### B. 硬件性能 M3 Ultra 是 Apple 的高端工作站芯片，具备： - 多个性能核心和能效核心 - 统一内存架构 - 强大的神经网络引擎 ### C. 本地 AI 意义 - 完全离线运行，无需网络连接 - 数据隐私得到保护 - 无 API 调用成本 - 响应延迟受本地硬件性能影响 # 四、影响分析 ## 1. 行业影响 ### A. 技术趋势 - 本地 AI 模型正在成为主流趋势 - 8bit 量化技术使大模型可在消费级硬件上运行 - Apple Silicon 在本地 AI 推理领域的优势日益明显 ### B. 竞争格局 - 与云端 API 相比，本地方案提供更好的隐私保护 - 硬件厂商（如 Apple）正在大力优化本地 AI 推理能力 - 开源工具链（如 llama.cpp、MLX）降低了本地 AI 的使用门槛 ## 2. 用户影响 ### A. 开发者 - 可以在本地搭建完整的 AI 编程环境 - 无需担心代码泄露到云端 - 降低 AI 辅助编程的使用成本 ### B. 企业用户 - 敏感代码可以在本地处理 - 符合数据合规要求 - 可控的基础设施成本 ### C. 个人用户 - M3 Ultra 等高端 Mac 成为强大的本地 AI 工作站 - 需要一次性硬件投入，但无持续 API 费用 - 性能取决于本地硬件配置 ## 3. 技术趋势 ### A. 端侧 AI - 设备端 AI 能力持续增强 - 量化技术和模型压缩技术不断进步 - 专用硬件加速器（NPU）成为标配 ### B. 生态发展 - 本地 AI 工具链日益成熟 - 更多模型支持本地部署 - 开源社区推动技术普及 # 五、各方反应 ## 1. 原作者评价 Ivan Fioravanti 称：两边体验都很棒，本地 AI 编程模型正在成为现实。 ## 2. 技术社区 ### A. 关注点 - Apple Silicon 在本地 AI 推理上的性能优势 - llama.cpp 与 MLX 的性能对比 - 8bit 量化模型的实际效果 ### B. 讨论方向 - 不同推理后端的性能差异 - 本地 AI 模型的实用性评估 - 硬件配置对推理速度的影响 ## 3. 用户反馈 ### A. 正面评价 - 本地 AI 隐私性好 - 无 API 费用 - 响应速度可接受 ### B. 关注点 - 需要高端硬件支持 - 模型效果与云端模型对比 - 部署复杂度 # 六、相关链接 ## 1. 原始推文 - Ivan Fioravanti 的推文：https://x.com/ivanfioravanti/status/2015087697371795610 ## 2. 相关项目 - OpenCode：本地 AI 编程工具 - GLM-4.7-Flash：智谱 AI 高效大模型 - llama.cpp：跨平台 LLM 推理框架 - Apple MLX：Apple 针对 Silicon 的机器学习框架 ## 3. 技术文档 - llama-server 文档 - MLX 官方文档 - GLM 模型量化指南 *** ## 参考资料 1. [Ivan Fioravanti on X](https://x.com/ivanfioravanti/status/2015087697371795610) 最后修改：2026 年 01 月 25 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏