Der Reddit-Nutzer mr_tolkien berichtet von anhaltenden Stabilitätsproblemen beim lokalen Betrieb von Gemma 4 und Qwen3 (ca. 30B Parameter) auf einem MacBook Pro M2 Max mit 32 GB RAM. Konkret nennt er drei Probleme: Der Inferenz-Server bricht unter Last zusammen, Abstürze treten genau dann auf, wenn der 256k-Kontext tatsächlich genutzt wird, und agentische Workflows leiden unter Cache-Misses, die die Latenz auf mehrere Minuten treiben. Der Nutzer hat bereits verschiedene Backends getestet – darunter llama.cpp und MLX – sowie zahlreiche Quantisierungsstufen und Konfigurationsparameter. Sein Einsatzszenario ist ein lokales Memory-System für Zusammenfassungen und Notizorganisation. Die Diskussion fällt in eine Phase, in der neue Entwicklungen wie MTP (Multi-Token Prediction), sogenannte Turboquants und Fortschritte im MLX-Ökosystem das Feld schnell verändern. Der Post zeigt exemplarisch, dass 256k-Kontextfenster auf 32 GB Unified Memory noch keine triviale Angelegenheit sind und zuverlässige Produktiv-Setups sorgfältige Abstimmung erfordern.