¿Comentaste LOCAL? Aquí tienes el repositorio oficial de TurboFieldfare y todos los pasos para instalarlo. Solo funciona en Mac con Apple Silicon M1 o posterior y macOS 26 o posterior. No funciona en Mac Intel, Windows ni Linux.
Comprobado el 28/09/2026. Necesitas Git, Xcode 26, Swift 6.2+, al menos 8 GB de memoria y unos 14,3 GB libres en el SSD para el modelo. Deja espacio adicional para Xcode, la compilación y archivos temporales. La primera descarga requiere internet y transfiere unos 15 GB; después, la generación de texto funciona sin conexión. El código de la aplicación es libre; los pesos se descargan por separado bajo sus propios términos.
¿Cómo cabe en 8 GB?
Piensa en Netflix: no carga toda la película en la memoria antes de mostrar una escena. Gemma 4 26B-A4B tiene 26.000 millones de parámetros en total, unos 3.880 millones activos por token, y ocupa unos 14,3 GB en el SSD. TurboFieldfare mantiene en memoria el núcleo compartido de 1,35 GB y la caché de contexto: aproximadamente 2 GB de pesos y caché para un contexto de 4.000 tokens.
Por cada fragmento de palabra generado (un token), selecciona los expertos necesarios y los lee del SSD. Una pequeña caché evita algunas lecturas repetidas. Así funciona en un Mac de 8 GB, aunque más despacio que con el modelo completo en memoria. Cifras comprobadas el 28/09/2026.
Comprueba tu Mac
Menú Apple → Acerca de este Mac: verifica M1 o posterior, macOS 26+ y 8 GB de RAM o más. Instala Xcode 26 desde la App Store o Apple y comprueba el compilador en Terminal:
swift --versionNecesitas Swift 6.2+. Comprueba también Git y unos 14,3 GB libres para el modelo terminado, con margen para la compilación y archivos temporales (a 28/09/2026).
Clona, compila y descarga
Ejecuta en Terminal, en este orden:
git clone https://github.com/drumih/turbo-fieldfare.gitcd turbo-fieldfareswift build -c release.build/release/TurboFieldfareMacEn la aplicación, pulsa Download y espera a que termine. La primera transferencia ronda los 15 GB. El modelo instalado queda en scratch/gemma4.gturbo dentro del proyecto clonado. No tendrás que descargarlo otra vez mientras conserves esa carpeta (a 28/09/2026).
Carga el modelo y conversa sin conexión
Pulsa Load Model, escribe una instrucción y pulsa Generate. El atajo predeterminado es ⌘↩; puedes cambiarlo en ajustes. Tras la primera descarga, apaga el Wi-Fi si quieres comprobarlo: el texto se genera con el modelo instalado en el Mac (a 28/09/2026).
En las pruebas del proyecto, un MacBook Air M2 de 8 GB generó 5,1–6,3 tokens/s; un M5 Pro de 24 GB, 31–35 tokens/s. Son velocidades de generación, sin incluir descarga, carga ni procesamiento inicial del texto. En el M2 se parece más o menos al ritmo de lectura, no a una respuesta instantánea; varía según la tarea y la caché. Cifras comprobadas el 28/09/2026.
Tres tareas para probar
Documentos confidenciales. Pega solo material que tengas permiso para procesar; verifica las normas de tu organización.
Resume este fragmento en cinco puntos. Separa los hechos de las dudas y no inventes información: [pega aquí el fragmento].
Revisar textos.
Mejora la claridad y la gramática sin cambiar mi estilo. Muestra el texto revisado y tres cambios importantes: [pega aquí el texto].
Redactar correos.
Redacta un correo breve y amable para [destinatario] sobre [tema]. Mi solicitud es [solicitud]. No inventes fechas, precios ni compromisos.
Opcional: terminal y servidor local
Con el modelo instalado, desde la carpeta turbo-fieldfare, crea messages.json:
[{"role":"user","content":"Explica en una frase qué es una IA local."}]
Después ejecuta:
swift run -c release TurboFieldfareCLI --model scratch/gemma4.gturbo --messages-file messages.jsonO compila el servidor de chat compatible con la API de OpenAI:
swift build -c release --product TurboFieldfareServer.build/release/TurboFieldfareServer --model scratch/gemma4.gturboLa dirección es http://127.0.0.1:8080/v1. Solo escucha en el propio Mac y no tiene autenticación ni TLS: no lo expongas mediante túneles o proxies. Cierra la aplicación antes de iniciar CLI o servidor; ejecuta un solo proceso con el modelo, sobre todo en 8 GB (a 28/09/2026).
Preguntas frecuentes
¿Mac Intel, Windows o Linux? No. Solo Apple Silicon M1+ con macOS 26+ (comprobado el 28/09/2026).
¿Cuánto espacio? Aproximadamente 14,3 GB para texto, más 1,1 GB si instalas el paquete de imágenes. La primera descarga transfiere unos 15 GB. Reserva espacio adicional para Xcode, la compilación y temporales (a 28/09/2026).
¿Es una aplicación de Google? No. Gemma 4 26B-A4B es el modelo de Google; Andrey Mikhaylov creó TurboFieldfare como proyecto independiente de código abierto, sin afiliación, patrocinio ni respaldo de Google. El código es Apache-2.0; los pesos descargados conservan sus propios términos (a 28/09/2026).
¿Sale algo de mi Mac? Durante la instalación se accede a GitHub, a dependencias Swift y al checkpoint de Hugging Face. Después, la inferencia de texto usa pesos locales; el servidor opcional escucha en 127.0.0.1. El proyecto no publica una auditoría completa de tráfico ni garantías sobre otras aplicaciones de tu Mac. Para datos sensibles, desconecta la red durante el uso y sigue las normas de tu organización. No expongas el servidor.
¿Cómo desinstalo? Cierra la aplicación, CLI y servidor. En la carpeta clonada, borra scratch/gemma4.gturbo para liberar el modelo y scratch/gemma4.vision.gturbo si instalaste imágenes. Si ya no quieres el proyecto, borra la carpeta turbo-fieldfare con Finder. Verifica la ruta antes de borrar; Xcode es independiente. Si quieres eliminar también conversaciones, revisa los datos locales: README y documento de diseño discrepan sobre el historial (a 28/09/2026).
Fuentes: repositorio oficial y ficha de Gemma 4. Guía basada en la documentación a 28/09/2026; no se realizó la instalación completa del modelo para esta guía.
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