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Slotstream

맥에서 대형 모델 로컬 실행

누가 쓰나애플 실리콘 맥 사용자 · 개인정보에 민감한 사용자 · 로컬 LLM 개발자

설치해서 쓰기

48GB 맥에서 105GB Qwen3.8-Flash-Next 모델을 SSD 스트리밍으로 돌리는 로컬 LLM 런타임, Ollama 호환 API

설치
5분 안에 시작하기 ↓
터미널에서 slotstream doctor와 slotstream run을 실행한 화면 — 메모리 계획 점검 결과와 모델의 응답 출력

TESIGN TAKE

RAM보다 큰 모델을 SSD에서 흘려보내는 발상은 실제로 돌아가지만, 지원 모델은 이것 하나뿐이고 속도는 기기마다 크게 다르다.

관측 데이터와 선정 근거
★ 640▲ 240 HN

별 640 · GitHub에서 확인 · 7일 별 증가 관측 없음 (GH Archive) (기준 ) · Show HN 240점 관측

과거 기록

한눈에 보는 사실

라이선스
MIT
사용 범위
상업 이용·수정·재배포 가능. 저작권 고지는 유지.
언어
Swift
플랫폼
macos · cli
활동
마지막 커밋 6일 전 () · 최근 릴리스 v0.2.30 () · 릴리스 38개
커뮤니티
기여자 7명 · 열린 이슈 77개 (PR 포함) · 만든 이: 개인
출처
Show HN
오픈소스
예
처음 본 시각
분류
AI

요약이며 법적 조언이 아닙니다.

왜 볼 만한가

Qwen3.8-Flash-Next는 README 기준 105GB짜리 MoE(전문가 혼합) 모델인데, Slotstream은 공유 가중치만 메모리에 두고 필요한 전문가를 SSD에서 읽어 와 캐시한다. 개발자의 48GB M5 Pro에서 워밍업 후 13.47 tok/s를 측정했고(0.2.16 사전 릴리스 벤치마크), 16GB M2 Mac mini 커뮤니티 보고는 1.41 tok/s였다. 한 번 내려받으면 오프라인으로 동작하고 Python이나 클라우드 계정이 필요 없다.

이걸로 무엇을 만들 수 있나

  • OpenAI·Ollama 호환 API에 Open WebUI 같은 채팅 앱이나 Hermes·fx 같은 에이전트를 붙이면, 인터넷 없이 문서·이미지 질문에 답하는 개인용 AI 서버를 맥 한 대로 만들 수 있다. Swift 라이브러리로 맥 앱에 직접 내장하는 길도 있다.

누구에게 맞나

애플 실리콘 맥 사용자
대형 모델을 클라우드 계정 없이 로컬 실행
개인정보에 민감한 사용자
문서·이미지 질문을 기기 안에서 처리
로컬 LLM 개발자
MLX+Swift로 만든 MoE 전문가 스트리밍 구현 참고

5분 안에 시작하기

# curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/carloslfu/slotstream/main/install.sh | sh
# slotstream doctor
# slotstream run --prompt "Why is the sky blue?"

주의할 점

  • MIT(코드). 모델 가중치는 별도의 Qwen 커뮤니티 라이선스를 따른다.
  • 애플 실리콘 맥 + 메모리 16GB 이상 + macOS 14 이상 + 여유 SSD 약 110GB 필수. 8GB 맥은 시작을 거부하고 Windows·Linux·인텔 맥은 미지원.
  • 모델 다운로드는 수 시간 걸릴 수 있고, 긴 프롬프트는 첫 응답까지 수 분이 걸리며 한 번에 하나의 생성만 처리한다.

영수증

처음 본 시각
출처 등록
선정
생성에서 포착까지
11d
출처
Show HN
◌ 과거 기록
과거 데이터를 되짚어 채운 항목입니다. 라이브 발견이 아닙니다.

이 항목의 사실을 기계가 읽기 쉬운 형태로 — 마크다운으로 보기 · JSON

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