Accessibile dall’intero pianeta su GitHub il resoconto di come fare girare un LLM SOTA (State of the Art) in locale su un MacBook con ventiquattro gigabyte di Ram e diciamo come minimo quattrocento gigabyte di spazio libero di disco.
I published my work about DeepSeek v4.1-Flash in a 24GB Macbook on Github.
— Marco Franzon (@mfranz_on) September 14, 2026
The code, the tricks, the brainstorming with agents, everything.
I hope this can be a start for many people with limited resources.https://t.co/XmMZw8Yr6G https://t.co/VEMTgGbpxD
Certo, con lentezza intollerabile e oltre il limite dell’inusabilità. L’autore stesso è il primo a scriverlo e mostrarlo nella stessa registrazione di schermo in cui orgogliosamente certifica il successo dell’operazione. Però la ricetta funziona, è solo il forno che non cuoce abbastanza potente.
Non è per tutti né lo sarà così a breve. La direzione è peraltro quella, inevitabile.
Alle persone in target consiglio vivamente, appena possibile, di iniziare a riempire un porcellino di argilla con il necessario per farcire il prossimo Mac con un bel po’ di Ram. La spesa si ammortizzerà facilmente grazie al risparmio su un qualche canone assurdo attuale che per carità a qualcuno oggi serve, ma troppi credono obbligatorio e ineludibile. Lo è sempre meno e tempo massimo un paio d’anni ci saranno conti interessanti da rendere.