Draw Things 的 Mac 本地 AI agent Local Code 正式发布并开源，可在本地运行 763B 参数的 DeepSeek 量化版

Draw Things 宣布，其面向 Mac 的本地 AI agent 应用 Local Code 结束公测，正式发布，并开源整个应用。官方称，Local Code 在本机运行模型，不需要外部安装、登录、API 密钥或外部 MCP 服务器，并按内存大小提供了三档量化模型。文中的性能与基准数据均为发布方自述。

下载与使用方式

Local Code 可从 getlocalcode.app 下载，macOS App Store 版本即将上线。用户通过应用内置的模型选择器下载模型，之后即可使用。官方说，数周前已发布过该应用的公测版。

官方列出的功能

按官方介绍，Local Code 可在本地完成以下事项：

• 借助内置 Python 和 draw-things-cli，生成图片、视频，以及带精确饼图、柱状图的信息图
• 制作幻灯片，以及带动态图形和动画的讲解视频
• 编写 Python 或 JavaScript 代码，或审查代码
• 访问网站，使用用户的凭据登录并预约
• 连接照片、信息、邮件、备忘录和日历应用，对内容做摘要，或在支持的范围内编辑、整理
• 更新电子表格、读取 Word 文档、修改 PowerPoint 文件

官方强调，应用运行的是当前 Mac 能承载的最大模型，提示词和文件不会发送给云端 AI 服务商。

三档量化模型

官方给出的三款模型如下：

• DeepSeek 4.1 Flash 1017：763B 参数，被量化为 376 GiB 的包。官方称最低约 36 GiB 常驻内存即可以可用速度运行，提示处理约 350 tok/s，生成约 18 tok/s，适合 64 GiB 及以上内存的 Mac。
• DeepSeek 4 Flash 0731：304B 参数的纯文本模型，量化为 89 GiB 的包，适合 48 GiB 及以上内存的 Mac。
• Qwen 3.8 27B：27B 参数，量化为 10 GiB 的包，适合 16 GiB 及以上内存的 Mac。

基准与速度说明

官方称，DeepSeek 4.1 Flash 在许多基准和实际用例上超过 GPT-5.6 Sol。团队还表示，他们对量化后的模型跑了与官方公布结果相同的基准，成绩与官方结果接近，没有智能退化。以上均为发布方自述，来源中未见第三方复测。

官方另称，其量化格式充分利用 M5 Ultra 的神经网络加速器，相比其他方案缩短首个 token 的等待时间。

开源

Local Code 的代码已在 GitHub 仓库 drawthingsai/local-code-community 公开，用户可以克隆并按需修改。

来源

• https://releases.drawthings.ai/p/local-code-by-draw-things-open-source