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nace-ai/kapitsa

模型本地部署模型接口服务

Kapitsa 是为 Apple Silicon 设计的本地推理引擎,支持运行 Qwen、Nemotron 和 Flint 模型,并可为编码代理提供 OpenAI 和 Anthropic 兼容的 API。

AI 中文解读 · 根据仓库描述与 README 生成 · 2026/10/23 01:56:46 · 查看原文

值得看C++应用与服务
累计 Stars
310
当前热度
1~7 天 · 小火
仓库创建时间
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选用指南

AI 根据 README 整理 · 2026/10/23 01:56:46

使用方式

通过命令行使用,可启动 opencode、Claude Code、Codex 或 pi,或提供本地 API 服务。

查看 README 依据
Kapitsa is an inference engine for Apple silicon that runs Qwen, Nemotron and Recursive's Flint models locally, built for coding agents. It starts opencode, Claude Code, Codex or pi on a local model, and serves OpenAI and Anthropic APIs. [Quickstart](#quickstart) · [CLI](#cli) · [Benchmarks](#benchmarks) · [Models](#models) · [How KFlash works](docs/kflash.md) · [Docs](docs/usage.md) ## 🔥 What's new
kapitsa serve # chat + OpenAI/Anthropic APIs at http://127.0.0.1:8000 kapitsa claude # Claude Code on Kapitsa kapitsa doctor # this Mac's GPU and memory, and which models fit it kapitsa bench # benchmark this Mac, share it with the community kapitsa bench compare # the same test against the other engines installed here kapitsa pull 27b # download a model without starting it kapitsa list # downloaded models and their size kapitsa rm 27b # delete a downloaded model
部署要求

需要 Apple Silicon Mac(M1 或更新)和 macOS 14 Sonoma 或更高版本。

查看 README 依据
- [2026/10] 📊 **`kapitsa bench compare`: see it on your own Mac.** The same test against every engine installed here, in one command. ## Quickstart **Requirements:** a Mac with Apple silicon (M1 or newer) and macOS 14 Sonoma or later. ```bash brew install nace-ai/tap/kapitsa # or: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nace-ai/kapitsa/main/install.sh | bash ``` ```bash kapitsa opencode --model 35b # also: claude, codex, pi ``` <sub>On a 16-24 GB Mac use `--model 9b`, or `4b` for the quickest replies.</sub> ## CLI ```bash
已知限制

部分模型需要特定内存大小,例如 16 GB Mac 上使用 4B 和 9B 模型,32 GB 以上才能运行 27B 等大型模型。

查看 README 依据
| **Nemotron Nano 9B v2** · `nano-9b`<br><sub>hybrid Mamba-2 · NVFP4, 7.9 GB</sub> | 🟩 **25**<br><sub>no spec</sub> | — | — | — | — | 18 | 14<br><sub>Q4_K_M</sub> | — | </details> <sub>Other precisions: `--model 35b:6bit` is five times closer to bf16 than the 4-bit default ([KL](docs/benchmarks.md#quality-qwen36-35b-a3b-against-bf16-2026-10-19)). All but Lightning, Dory, the two Nemotron Nanos, Flint and the 35B's `16gb` read images. Memory: 16 GB for the 4B and 9B models, 32 GB
for the 27B, 35B, Lightning, Bolt and Flint, 96 GB for Super-VL, 128 GB for Flash-Next. On a 16 or 24 GB Mac, `35b` takes its `16gb` variant: unsloth's 2-bit GGUF, downloaded and imported in one step ([how](docs/usage.md#gguf-files)). [Every model's variants and draft models](docs/usage.md#models-and-downloads)</sub> ## How it works <picture> <source media="(max-width: 600px)" srcset="docs/assets/how-it-works-narrow.svg"> <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="docs/assets/how-it-works-dark.svg">

README

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收录信息

仓库创建时间
2026/10/16 08:41:59
首次达标收录
2026/10/23 01:52:21
统计更新时间
2026/10/23 03:50:53

按创建时长与累计 Stars 判断等级。首次达标收录后,即使未达当前门槛仍保留;累计 Stars 和仓库状态会定期更新。确认只有 README 及辅助文件的仓库会停止公开。

模型评估

值得看加权总分 4.2 / 5

新颖度
4.1
实用价值
4.7
成熟度
4.3
实质含量
3.7

由 Jev 模型根据仓库描述与 README 评估,2026/10/23 01:52:21 生成。评分仅供参考,不是代码、安全或许可证审查;热度等级另按创建时长与累计 Stars 计算。

仓库信息

最近推送
2026/10/23 03:40:51
许可证标识
Apache-2.0
Fork 数
46
当前状态
未归档

收录记录

按创建时长与累计 Stars 首次收录:小火
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