Дом
Apple и LM Studio сотрудничают для внедрения масштабных локальных больших языковых моделей с использованием четырех студий Mac.

На недавно состоявшейся конференции WWDC2026 компании LM Studio и Apple представили революционную техническую демонстрацию. В ходе этого мероприятия им удалось запустить крупную модель Moonshot с 10 триллионами параметров — Kimi K2.6, используя всего четыре устройства Mac Studio, объединённые в кластер. Этот результат опроверг давно существовавшее предположение о том, что модели с триллионами параметров обязательно требуют кластеров GPU в облаке, доказав, что аппаратное обеспечение потребительского уровня действительно способно обеспечивать передовые возможности для вычислений в области искусственного интеллекта.
Kimi K2.6 имеет общее количество параметров в 1 триллион и использует архитектуру MoE, которая позволяет активировать 32 миллиарда параметров в любой момент времени. Она поддерживает обработку длинных контекстов, мультимодальную обработку данных и выполнение задач с использованием агентов. Для демонстрации четыре устройства Mac Studio были соединены друг с другом с помощью технологий обмена памятью и взаимосвязи от Apple, что позволило создать кластер с объёмом единой памяти около 1,5 ТБ — достаточного для обеспечения работоспособности этой крупной модели. Ранние тесты разработчиков показали, что при аналогичных условиях Kimi K2.6 может генерировать текст со скоростью примерно 28 токенов в секунду, при этом потребляя значительно меньше энергии по сравнению с традиционными решениями на базе GPU.
При прямом подключении с iPhone к локальному кластеру вся информация остаётся исключительно на устройстве пользователя
Ещё одной заметной особенностью демонстрации стала функция удалённого доступа LM Link от LM Studio. Пользователи могут безопасно подключаться к кластеру Mac Studio из своих устройств MacBook Neo или iPhone, в реальном времени взаимодействовать с работающей моделью, причём вся обработка данных и коммуникация происходит локально без какой-либо передачи через облако.
LM Link была интегрирована как в приложение Mac Studio от LM Studio, так и в приложение iOS от Locally AI, обеспечивая шифрованные соединения «конец-конец». Благодаря этой настройке пользователи могут в любое время использовать вычислительные мощности кластера для работы с искусственным интеллектом, даже на устройствах с более низкой производительностью, не опасаясь нарушения конфиденциальности. В сочетании с технологией Thunderbolt 5 RDMA от Apple и другими решениями для обмена памятью между устройствами весь этот экосистема быстро формирует бесшовную основу для локального развертывания ИИ.
Это сотрудничество чётко демонстрирует: размещение крупных моделей с триллионами параметров локально больше не является теоретической концепцией, ограниченной лабораториями. Это уже становится реализуемым решением, которое разработчики могут применять в собственных рабочих средах. По мере того как Apple продолжает совершенствовать функции подключения аппаратного обеспечения, ожидается, что возможности потребительских устройств для выполнения сложных вычислений в области искусственного интеллекта будут ещё больше расширяться.
Связанная статья
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо
Как оптимизировать SEO для Google Japan и Yahoo Japan?
Мастер-ткацкий станок: Создавайте и делитесь профессиональными видео с помощью ИИСодержаниеВведение в LoomДоступ к LoomВарианты записиПолный экранОкноКамераАудио и качество звукаРедактирование и настройкаВарианты фонаРедактирование видеоДо
Как работает алгоритм Google Japan для SEO?
AI-Generated MrBeast ThumbnailsTable of ContentsIntroductionMr Beast's Body Transformation ChallengeExploring Thumbnail Concepts for the ChallengeEnhancing Mr Beast's Body in PhotosApplying AI Techniques for Body TransformationsCreating Concep
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)

На недавно состоявшейся конференции WWDC2026 компании LM Studio и Apple представили революционную техническую демонстрацию. В ходе этого мероприятия им удалось запустить крупную модель Moonshot с 10 триллионами параметров — Kimi K2.6, используя всего четыре устройства Mac Studio, объединённые в кластер. Этот результат опроверг давно существовавшее предположение о том, что модели с триллионами параметров обязательно требуют кластеров GPU в облаке, доказав, что аппаратное обеспечение потребительского уровня действительно способно обеспечивать передовые возможности для вычислений в области искусственного интеллекта.
Kimi K2.6 имеет общее количество параметров в 1 триллион и использует архитектуру MoE, которая позволяет активировать 32 миллиарда параметров в любой момент времени. Она поддерживает обработку длинных контекстов, мультимодальную обработку данных и выполнение задач с использованием агентов. Для демонстрации четыре устройства Mac Studio были соединены друг с другом с помощью технологий обмена памятью и взаимосвязи от Apple, что позволило создать кластер с объёмом единой памяти около 1,5 ТБ — достаточного для обеспечения работоспособности этой крупной модели. Ранние тесты разработчиков показали, что при аналогичных условиях Kimi K2.6 может генерировать текст со скоростью примерно 28 токенов в секунду, при этом потребляя значительно меньше энергии по сравнению с традиционными решениями на базе GPU.
При прямом подключении с iPhone к локальному кластеру вся информация остаётся исключительно на устройстве пользователя
Ещё одной заметной особенностью демонстрации стала функция удалённого доступа LM Link от LM Studio. Пользователи могут безопасно подключаться к кластеру Mac Studio из своих устройств MacBook Neo или iPhone, в реальном времени взаимодействовать с работающей моделью, причём вся обработка данных и коммуникация происходит локально без какой-либо передачи через облако.
LM Link была интегрирована как в приложение Mac Studio от LM Studio, так и в приложение iOS от Locally AI, обеспечивая шифрованные соединения «конец-конец». Благодаря этой настройке пользователи могут в любое время использовать вычислительные мощности кластера для работы с искусственным интеллектом, даже на устройствах с более низкой производительностью, не опасаясь нарушения конфиденциальности. В сочетании с технологией Thunderbolt 5 RDMA от Apple и другими решениями для обмена памятью между устройствами весь этот экосистема быстро формирует бесшовную основу для локального развертывания ИИ.
Это сотрудничество чётко демонстрирует: размещение крупных моделей с триллионами параметров локально больше не является теоретической концепцией, ограниченной лабораториями. Это уже становится реализуемым решением, которое разработчики могут применять в собственных рабочих средах. По мере того как Apple продолжает совершенствовать функции подключения аппаратного обеспечения, ожидается, что возможности потребительских устройств для выполнения сложных вычислений в области искусственного интеллекта будут ещё больше расширяться.
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо
Как оптимизировать SEO для Google Japan и Yahoo Japan?
Мастер-ткацкий станок: Создавайте и делитесь профессиональными видео с помощью ИИСодержаниеВведение в LoomДоступ к LoomВарианты записиПолный экранОкноКамераАудио и качество звукаРедактирование и настройкаВарианты фонаРедактирование видеоДо
Как работает алгоритм Google Japan для SEO?
AI-Generated MrBeast ThumbnailsTable of ContentsIntroductionMr Beast's Body Transformation ChallengeExploring Thumbnail Concepts for the ChallengeEnhancing Mr Beast's Body in PhotosApplying AI Techniques for Body TransformationsCreating Concep











