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

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

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