Instructions to use miutti/intel-mac-local-llm with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

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How to use miutti/intel-mac-local-llm with llama.cpp:

Install (macOS, Linux)

curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Build from source code

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-app
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Use Docker

docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Llama new
LM Studio
Jan

vLLM

How to use miutti/intel-mac-local-llm with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "miutti/intel-mac-local-llm"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "miutti/intel-mac-local-llm",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Ollama
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Ollama:
```
ollama run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
```
Unsloth Desktop

How to use miutti/intel-mac-local-llm with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
```

Lemonade

How to use miutti/intel-mac-local-llm with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Run and chat with the model

lemonade run user.intel-mac-local-llm-UD-Q2_K_XL

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use miutti/intel-mac-local-llm with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Configure Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use miutti/intel-mac-local-llm with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL

Configure OpenClaw

# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
  --custom-model-id "miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL" \
  --custom-provider-id llama-cpp \
  --custom-compatibility openai \
  --custom-text-input \
  --accept-risk \
  --skip-health

Run OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Intel Mac Local LLM — 古い Mac で動く「育つ AI」

16GB・GPU なしの Intel Mac で、手元の AI に Mac の仕事（ファイルの整理・読み書き・状態の確認・調べもの）をさせるための 頭脳（重み） と 仕組み（カーネル・デスクトップアプリ） 一式です。合言葉は「早い・安い・賢い」。

GitHub（同じ中身・最新）: https://github.com/vhpctnyd5x-lab/intel-mac-local-llm
このページの source/ は、その公開リポジトリの写しです。

English summary: An expert-pruned GGUF of Qwen3.6-35B-A3B (256 → 160 experts per layer, 8.29 GB) that fits a 16 GB Intel Mac without GPU, plus the agent kernel (sandboxed tools, approval gate, self-learning) and the macOS desktop app source. Measured on an i7-9750H / 16 GB.

頭脳: `Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL-k160.gguf`（8.29GB / 7.7GiB）

	元（256人）	この版（160人）
大きさ	12.57GB（11.7GiB）	8.29GB（7.7GiB）
常駐メモリ（実測）	9.6〜10.0GB	8.0〜8.2GB
書く速さ（300字×3回）	8.3〜8.6 字/秒	8.1〜9.1 字/秒（変わらない）
知識の問い 25問	24/25	23/25
PC 操作の回帰テスト 41問	—	36〜39/41（回ごとに±2問ぶれる）

すべて Intel Core i7-9750H・16GB・GPU なしで測った数字です。1回の数字は1回の数字として見てください。

作り方: 元は unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF の UD-Q2_K_XL。校正文で imatrix を取り、層ごとに使われる順で専門家を160人だけ残し、MTP 層も外しました（手順は source/dougu/kezuru_tejun.py）。重みの値そのものは変えていません（量子化は元のまま）。

動かし方: 動作を確かめたのは、llama.cpp に source/llama_patch/ を当てて建てた llama-server です（語彙を 99.99% に絞る改造が入っています）。手順は source/README.md。素の llama.cpp で読み込めるかは確かめていません。

llama-server -m Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL-k160.gguf -t 6 -ngl 0 -c 32768 -np 2 -kvu --no-cache-idle-slots \
  -cb -cram 512 --cache-reuse 16 -fa off --reasoning-format none

仕組み（`source/`）

カーネル（source/kernel/）: 頭脳が呼ぶ道具と、危ない操作を止める門番。命令は macOS の sandbox-exec（Linux は bubblewrap）で隔離し、消す・送るなどは本人の承認が要ります。会話ごとに「触ってよいフォルダ」を選べます。
デスクトップアプリ: source/kernel/tools/kernel_window.swift（窓）と source/kernel/ui.html（画面）。会話・動きの欄・文脈の量・/compact・/loop・/整理。
事前学習: 空いた時間に Wikipedia・教科書・文学・法令・論文を読み、知識の箱と学習ノートに貯めて答えに使います。興味が出た事を重点的に読みます。
育つ AI: 芯・感情の記憶・日記・相手の記憶・自作スキル（要る/要らないを自分で決める）。

ライセンス

重みは元と同じ Apache License 2.0（Qwen3.6 の著作権表示は元の模型に従います。変更点は上の「作り方」）。コード（source/）は MIT License（source/LICENSE）。

Downloads last month: 89

GGUF

Model size

23B params

Architecture

qwen35moe

Hardware compatibility

2-bit

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Model tree for miutti/intel-mac-local-llm

Base model

Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

Quantized

(947)

this model

Intel Mac Local LLM — 古い Mac で動く「育つ AI」

頭脳: Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL-k160.gguf（8.29GB / 7.7GiB）

仕組み（source/）

ライセンス

Model tree for miutti/intel-mac-local-llm

頭脳: `Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL-k160.gguf`（8.29GB / 7.7GiB）

仕組み（`source/`）