고성능 맥에서 로컬 AI 코딩 모델 가능성을 본 경험
와 512GB 메모리를 갖춘 맥에서 MXFP4를 oMLX와 Claude Code와 함께 실행한 실사용 경험이다. 이 조합은 로컬 컴퓨팅, 즉 인터넷 서비스에만 기대지 않고 자기 컴퓨터에서 AI 모델을 돌리는 방식이 앞으로 중요해질 수 있음을 보여준다. 와 Hy3 같은 의 성능 격차가 줄어들고 있다는 판단이 나온다.
남은 큰 차이는 모델 자체보다 이를 빠르게 돌릴 수 있는 하드웨어 쪽이라는 관점이다. 핵심 비교 대상은 Claude의 고급 모델인 수준에 가까워지고 있다는 기대감이다.
핵심 포인트
- 와 512GB 메모리 맥에서 MXFP4를 실행했다.
- oMLX와 Claude Code를 함께 사용한 로컬 AI 코딩 환경 경험이다.
- 와 Hy3 같은 의 성능 격차가 줄고 있다는 판단이다.
- 다음 병목은 모델보다 하드웨어가 될 수 있다는 관점이다.
- 대부분의 개인 개발자에게는 아직 고가 장비가 큰 진입 장벽이다.