Lanskap pengembangan AI lokal telah mencapai tonggak penting. Sebuah model open-source baru, GLM-4.5 Air , kini dapat berjalan di perangkat keras konsumen dan menghasilkan kode yang berfungsi dengan hasil yang mengesankan. Perkembangan ini menandai titik balik di mana bantuan coding yang powerful tidak lagi memerlukan layanan cloud atau perangkat keras server yang mahal.
Kebutuhan Perangkat Keras Turun Drastis
Model GLM-4.5 Air , meskipun memiliki 106 miliar parameter yang masif, telah berhasil dikompresi menjadi paket 44GB yang dapat berjalan di laptop dengan RAM 64GB. Pencapaian ini diperoleh melalui teknik kuantisasi 3-bit yang secara dramatis mengurangi jejak memori model tanpa berdampak parah pada performa. Model ini menggunakan sekitar 48GB RAM pada penggunaan puncak, menghasilkan kode dengan kecepatan sekitar 25 token per detik pada perangkat keras Apple Silicon .
Kuantisasi adalah teknik kompresi yang mengurangi presisi angka dalam model AI untuk menghemat memori sambil mempertahankan sebagian besar performa asli.
Spesifikasi Model GLM-4.5 Air :
- Total Parameter: 106 miliar
- Ukuran Terkompresi: 44GB (kuantisasi 3-bit)
- Ukuran Asli: 205.78GB
- Penggunaan RAM: ~48GB pada puncak
- Performa: 25.5 token/detik generasi
- Lisensi: MIT (sumber terbuka)
Fokus Pelatihan pada Kode Membuahkan Hasil
Diskusi komunitas mengungkapkan tren yang jelas: hampir setiap model AI besar yang dirilis pada 2025 secara khusus menargetkan kemampuan coding. GLM-4.5 menjalani pelatihan ekstensif pada dataset kode dan penalaran, dengan 7 triliun token yang didedikasikan khusus untuk konten pemrograman. Pendekatan terfokus ini telah menghasilkan model yang dapat menghasilkan aplikasi fungsional, men-debug kode yang ada, dan bahkan menjelaskan proses penalaran mereka.
Hasilnya berbicara sendiri. Di mana model dari dua tahun lalu kesulitan dengan mengikuti instruksi dasar, model lokal hari ini dapat menghasilkan aplikasi lengkap yang berfungsi dari prompt sederhana. Contoh Space Invaders mendemonstrasikan kemampuan ini, tetapi anggota komunitas melaporkan kesuksesan dengan aplikasi khusus yang lebih kompleks juga.
Rincian Data Pelatihan:
- Pra-pelatihan: 15 triliun token (korpus umum)
- Kode & Penalaran: 7 triliun token (pelatihan khusus)
- Tahapan tambahan untuk peningkatan domain hilir
- Pembelajaran penguatan ekstensif untuk generasi kode
Trade-off Lokal vs Cloud Muncul
Seiring model lokal membaik, developer menimbang manfaat menjalankan AI secara lokal versus menggunakan layanan cloud. Eksekusi lokal menawarkan privasi, tanpa batas penggunaan, dan independensi dari konektivitas internet. Namun, ini memerlukan investasi perangkat keras awal yang signifikan dan mungkin mengorbankan beberapa kualitas dibandingkan model cloud terdepan.
Tertinggal 6 bulan itu GILA! Saya tidak pernah bermimpi kita akan sampai di sini. Faktanya saya pikir akan butuh ~2 tahun untuk mencapai level gpt3.5.
Kebutuhan perangkat keras tetap substansial. Meskipun MacBook Pro 64GB dapat menjalankan model ini, konfigurasi semacam itu harganya jauh lebih mahal daripada model dasar. Setup alternatif menggunakan beberapa GPU NVIDIA atau workstation RAM tinggi dapat mencapai hasil serupa tetapi memerlukan keahlian teknis untuk dikonfigurasi dengan benar.
Perbandingan Kebutuhan Hardware:
- Apple Silicon (Direkomendasikan): MacBook Pro/Mac Studio dengan unified memory 64GB+
- Setup GPU NVIDIA: 2x RTX 3090 (VRAM 24GB masing-masing) + motherboard yang kompatibel (~$1,500 USD bekas)
- Setup CPU-only: RAM sistem 64GB+ (performa jauh lebih lambat)
- Alternatif: Sewa cloud GPU untuk testing sebelum membeli hardware
Komunitas Memperdebatkan Kemampuan Model
Komunitas developer tetap terbagi tentang bagaimana model ini benar-benar bekerja. Beberapa berargumen bahwa model terutama mengombinasikan ulang pola kode yang ada dari data pelatihan mereka, sementara yang lain menunjuk pada bukti kemampuan penalaran asli dan pemecahan masalah yang novel. Kenyataannya kemungkinan terletak di antara posisi-posisi ini, dengan model mendemonstrasikan baik pencocokan pola maupun pemecahan masalah kreatif tergantung pada kompleksitas tugas.
Pengujian mengungkapkan bahwa model unggul dalam tugas pemrograman yang terdokumentasi dengan baik tetapi kesulitan dengan persyaratan yang sangat novel. Keterbatasan ini telah membuat beberapa developer membuat benchmark pribadi untuk mengevaluasi performa model pada kasus penggunaan spesifik mereka, daripada mengandalkan benchmark publik yang mungkin terkontaminasi oleh data pelatihan.
Implikasi Masa Depan untuk Pengembangan
Peningkatan cepat dalam model AI lokal menunjukkan perubahan signifikan di depan untuk pengembangan perangkat lunak. Seiring model ini menjadi lebih mampu dan dapat diakses, mereka mungkin mengurangi ketergantungan pada layanan AI berbasis cloud untuk banyak tugas coding. Namun, kebutuhan perangkat keras yang substansial berarti adopsi luas akan bergantung pada optimisasi lebih lanjut dan berpotensi perangkat keras baru yang dirancang khusus untuk beban kerja AI.
Lintasan saat ini menunjukkan bahwa bantuan coding AI lokal akan menjadi semakin layak untuk developer individu dan tim kecil, sementara organisasi yang lebih besar mungkin terus mengandalkan layanan cloud untuk aplikasi yang paling menuntut.
Referensi: My 2.5 year old laptop can write Space Invaders in JavaScript now, using GLM-4.5 Air and MLX