home.social

#applesilicon — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #applesilicon, aggregated by home.social.

  1. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  2. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  3. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  4. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  5. Tipp: macOS-Warnungen vor nicht mehr unterstützten Apps verstehen

    Intel-Anwendungen werden unter macOS auf längere Sicht nicht mehr lauffähig sein. Was ist dabei zu beachten und wie schnell kommt der „Cut“ wirklich?

    heise.de/ratgeber/Tipp-macOS-W

    #AppleSilicon #Apps #Intel #IT #Mac #Mobiles #Rosetta #news

  6. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  7. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  8. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  9. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  10. Alyssa Rosenzweig cómo se descifra una GPU sin ayuda del fabricante.

    Sin documentación oficial, sin manuales, sin acceso privilegiado. Solo ingeniería inversa y código abierto.

    En @AsahiLinux lograron:

    * Aceleración gráfica en Linux sobre Apple Silicon.

    * Compatibilidad con OpenGL y Vulkan.

    * Rendimiento que supera al controlador nativo de Apple.

    Qué rápido sería el desarrollo tech si el hardware fuera abierto.

    #AsahiLinux #AppleSilicon #SoftwareLibre #OpenSource #Linux #IngenieríaInversa

  11. You may have seen concerning messages about applications, including some of ours, that won't work on future macOS versions. But is that a cause for concern, especially for our freeware apps? Here is what you need to know. #freeware #rosetta #macos #intel #applesilicon devontechnologies.com/blog/202

  12. You may have seen concerning messages about applications, including some of ours, that won't work on future macOS versions. But is that a cause for concern, especially for our freeware apps? Here is what you need to know. #freeware #rosetta #macos #intel #applesilicon devontechnologies.com/blog/202

  13. You may have seen concerning messages about applications, including some of ours, that won't work on future macOS versions. But is that a cause for concern, especially for our freeware apps? Here is what you need to know. #freeware #rosetta #macos #intel #applesilicon devontechnologies.com/blog/202

  14. You may have seen concerning messages about applications, including some of ours, that won't work on future macOS versions. But is that a cause for concern, especially for our freeware apps? Here is what you need to know. #freeware #rosetta #macos #intel #applesilicon devontechnologies.com/blog/202

  15. You may have seen concerning messages about applications, including some of ours, that won't work on future macOS versions. But is that a cause for concern, especially for our freeware apps? Here is what you need to know. #freeware #rosetta #macos #intel #applesilicon devontechnologies.com/blog/202

  16. If cutting edge #AppleSilicon just decently ran #Linux
    It would be such a game changer. I find it SUPER annoying to handle all the #macOS overhead. I mean yeah it's a solid Unix, but it's not as user friendly and intuitive as it used to be.
    Hopefully #Ternus will fix this misery. The moment a decent and recent mac officially supports Linux, I will buy one right away. Give a shoutout to #asahi but it's a constant tilt at windmills.

  17. If cutting edge #AppleSilicon just decently ran #Linux
    It would be such a game changer. I find it SUPER annoying to handle all the #macOS overhead. I mean yeah it's a solid Unix, but it's not as user friendly and intuitive as it used to be.
    Hopefully #Ternus will fix this misery. The moment a decent and recent mac officially supports Linux, I will buy one right away. Give a shoutout to #asahi but it's a constant tilt at windmills.

  18. If cutting edge #AppleSilicon just decently ran #Linux
    It would be such a game changer. I find it SUPER annoying to handle all the #macOS overhead. I mean yeah it's a solid Unix, but it's not as user friendly and intuitive as it used to be.
    Hopefully #Ternus will fix this misery. The moment a decent and recent mac officially supports Linux, I will buy one right away. Give a shoutout to #asahi but it's a constant tilt at windmills.

  19. If cutting edge #AppleSilicon just decently ran #Linux
    It would be such a game changer. I find it SUPER annoying to handle all the #macOS overhead. I mean yeah it's a solid Unix, but it's not as user friendly and intuitive as it used to be.
    Hopefully #Ternus will fix this misery. The moment a decent and recent mac officially supports Linux, I will buy one right away. Give a shoutout to #asahi but it's a constant tilt at windmills.

  20. If cutting edge #AppleSilicon just decently ran #Linux
    It would be such a game changer. I find it SUPER annoying to handle all the #macOS overhead. I mean yeah it's a solid Unix, but it's not as user friendly and intuitive as it used to be.
    Hopefully #Ternus will fix this misery. The moment a decent and recent mac officially supports Linux, I will buy one right away. Give a shoutout to #asahi but it's a constant tilt at windmills.

  21. Local LLM Arena #7
    Na początku GPT-OSS-20B zrobił na mnie bardzo dobre wrażenie. W benchmarku codingowym zremisował z Qwenem, a przy tym działał około 5 razy szybciej. Dlatego chciałem sprawdzić, jak poradzi sobie nie z krótkimi zadaniami, ale z normalną pracą nad kodem.
    Przygotowałem 5 praktycznych zadań, w których model musiał sam znaleźć problem w projekcie, zmienić kod i przejść testy.
    Wynik końcowy: 0/5.
    Sprawdziłem to jeszcze osobnym audytem, bo po wcześniejszych problemach z samym środowiskiem nie chciałem niesprawiedliwie obwiniać modelu. Tym razem jednak test przebiegł prawidłowo i wynik się potwierdził.
    Model może wyglądać bardzo dobrze w benchmarku, a znacznie gorzej radzić sobie wtedy, gdy musi przez dłuższą chwilę samodzielnie pracować nad prawdziwym projektem.
    GPT-OSS nadal jest szybki i ciekawy, ale jako lokalny zamiennik narzędzi, których używam do codziennego programowania, na razie mnie nie przekonał.
    Kolejnych modeli nie będę już testował. Czekają na mnie następne projekty, więc na razie zostaję przy Codex i Antigravity.
    #LocalLLM #LLM #AI #AppleSilicon #MacBookAir #M4 #LMStudio #GPTOSS #Coding #OpenSourceAI

  22. Local LLM Arena #6

    Udało mi się już mniej więcej ustalić, co wydarzyło się podczas wczorajszej awarii Maca.

    I najważniejsze: problemem nie był sam GPT-OSS.

    Problemem był system, który miał go testować.

    Kilka procesów uruchamianych podczas testu nie kończyło się prawidłowo. Harness zamiast je przerwać potrafił czekać na nie godzinami, a przy okazji trzymał w pamięci coraz więcej logów i danych z kolejnych etapów.

    W pewnym momencie zaczęło się to nakładać.

    Pamięci było coraz mniej, macOS zaczął coraz mocniej korzystać z kompresji i swapu, wszystko coraz bardziej zwalniało, aż w końcu komputer praktycznie przestał reagować.

    Antigravity doszło wtedy do prawie 48 GB zajętej pamięci na MacBooku z 16 GB RAM.

    Po twardym restarcie wszystko wróciło do normy: około 87% wolnej pamięci i 0 MB swapu.

    Czyli sprzęt jest OK.

    Po prostu sam harness do testowania modeli zrobił się zbyt skomplikowany i w pewnym momencie zaczął być większym problemem niż model, który miał sprawdzać.

    Dlatego starego V3 już nie uruchamiam.

    Powstała prostsza wersja V4. Każdy zewnętrzny proces ma mieć limit czasu, logi nie mogą rosnąć bez końca, a osobny System Guard ma zatrzymać test, zanim sytuacja z pamięcią wymknie się spod kontroli.

    Trial #2 nadal nie został uruchomiony.

    Najpierw chcę mieć pewność, że tym razem bezpieczny jest nie tylko model, ale też cały system, który go testuje.

    #LocalLLM #LLM #AI #AppleSilicon #MacBookAir #M4 #LMStudio #Codex #GPTOSS #Coding #OpenSourceAI

  23. Local LLM Arena #5

    Pierwszy prawdziwy test GPT-OSS jako lokalnego agenta programistycznego przyniósł więcej informacji, niż się spodziewałem — tylko niekoniecznie o samym modelu.

    Okazało się, że pierwsza wersja testu miała problem z izolacją środowiska Codex CLI. Do kontekstu lokalnego modelu trafiały informacje o wtyczkach i narzędziach, które nie miały nic wspólnego z zadaniem programistycznym.

    Dlatego wyniku tego testu nie traktuję jako miarodajnego wyniku GPT-OSS.

    Zacząłem więc poprawiać środowisko: czyste sesje, brak chmurowego fallbacku, izolacja hidden testów, kontrola retry, timeouty i dodatkowa diagnostyka.

    I tutaj pojawił się kolejny problem.

    Sam system testujący zrobił się zbyt skomplikowany.

    Kolejne preflighty potrafiły zawieszać procesy na wiele godzin, a podczas ostatniej próby Antigravity doszedł do około 48 GB (?!?!?) zajętej pamięci na MacBooku Air M4 z 16 GB RAM.

    System w końcu przestał odpowiadać i potrzebny był twardy restart.

    Na szczęście właściwy Trial #2 nigdy nie został uruchomiony, a po restarcie Mac wrócił do normalnego stanu: 0 MB swapu i około 87% wolnej pamięci.

    Wniosek jest prosty: nie ma sensu dokładać kolejnych warstw do wadliwego harnessu.

    Teraz robię krok wstecz.

    Codex ma przeprowadzić audyt całej obecnej infrastruktury i pomóc zaprojektować prostszą wersję V4.

    Założenia są już inne:

    – każdy proces ma twardy timeout,
    – żadnego czekania godzinami,
    – test ma własny niezależny System Guard,
    – w razie problemów zatrzymywana jest tylko grupa procesów trialu,
    – hidden testy są całkowicie poza zasięgiem modelu podczas kodowania,
    – iCloud nie jest częścią krytycznej ścieżki,
    – Antigravity ma tylko przygotować i uruchomić test, a nie czekać na niego godzinami.

    Cel się nie zmienił.

    Tym razem jednak najpierw trzeba mieć pewność, że sam test nie jest groźniejszy dla Maca niż model, który ma sprawdzać.

    #LocalLLM #LLM #AI #AppleSilicon #MacBookAir #M4 #LMStudio #Codex #GPTOSS #Coding #OpenSourceAI

  24. Local LLM Arena #4

    Repair run już się zakończył i po kilku dodatkowych poprawkach udało się domknąć benchmark.

    Po drodze wyszło jeszcze kilka problemów technicznych, więc część testów trzeba było poprawić i uzupełnić. Ostatecznie mamy jednak kompletny zestaw wyników dla wszystkich 5 modeli.

    Najlepiej wypadły dwa modele.

    Qwen3.8-27B wygrał cały benchmark i osiągnął najwyższy wynik jakościowy.

    GPT-OSS-20B był bardzo blisko, a w testach kodowania uzyskał taki sam wynik jak Qwen. Jednocześnie na moim MacBooku Air M4 16 GB działa około 5 razy szybciej.

    Dlatego teraz testuję właśnie GPT-OSS jako lokalnego agenta do prawdziwego kodowania.

    Schemat wygląda tak:

    Codex CLI

    LM Studio

    GPT-OSS-20B

    repozytorium projektu

    Model dostał 5 rzeczywistych zadań w kodzie Local LLM Arena.

    Może sam przeglądać repozytorium, edytować pliki, uruchamiać testy, analizować błędy i poprawiać własne rozwiązania.

    Każde zadanie zaczyna od czystej kopii repozytorium. Po zakończeniu rozwiązanie jest sprawdzane także dodatkowymi testami, których model wcześniej nie widział. Jeśli coś nie przejdzie, dostaje informację o błędzie i może spróbować się poprawić.

    Maksymalnie trzy podejścia na zadanie.

    Całość działa lokalnie na Macu.

    Teraz chcę sprawdzić nie tylko, czy model potrafi wygenerować poprawny kod, ale czy rzeczywiście może wykonywać część pracy lokalnego agenta programistycznego i odciążyć modele działające w chmurze.

    Test właśnie trwa.

    #LocalLLM #LLM #AI #AppleSilicon #MacBookAir #M4 #LMStudio #Codex #GPTOSS #Qwen #Coding #OpenSourceAI

  25. macOS is so frequently warning me that this or that app I launch will not be functional when Apple sunsets Rosetta 2 and its Ahead-Of-Time compilation, providing x86-64 -> ARM translation in macOS Golden Gate.

    On the one hand, yes, this is a hard driver to get developers to update their app to native and, as such, provide higher performance and peak integration into the latest OS.

    On the other hand...I've ridden this CPU platform switch train on the Mac long enough (having been here for every one that's happened), that I know many "little" apps that aren't huge moneymakers or maybe aren't any longer maintained will just cease to exist in on the modern Mac platform when this happens, and this saddens me greatly. Some of these apps I use often, even daily.

    I neither look forward to nor praise this coming move from Apple.

    macrumors.com/2026/06/10/macos

    #Apple #Mac #macOS #macOSGoldenGate #Rosetta #Rosetta2 #AOT #JIT #x86 #x8664 #ARM #AppleSilicon #OS #technews #tech #software #operatingsystem #indiedev #legacysoftware #computing

  26. MacOS 27 won’t run on Intel hardware, MacOS 28 will end support for x86 apps on Apple Silicon

    It’s been nearly six years since Apple released the first Macs with Apple Silicon. But up until now the company has continued to support older Mac laptop and desktop computers with Intel Inside. And the company has also you to run older applications made for Intel-powered Macs on newer models with Apple M series chips.

    Both of those things are coming to an end. When macOS 27 Golden Gate hits […]

    #apple #appleSilicon #asahi #asahiLinux #macos #macos27 #macos28 #rosetta #wwdc2026 Read more: liliputing.com/macos-27-wont-r
  27. Google Chrome pręży muskuły na Macach. Przeglądarka bije rekordy prędkości na procesorze M5

    Google oficjalnie chwali się nowymi wynikami wydajności swojej przeglądarki.

    Testy przeprowadzone na najnowszym MacBooku Pro z układem M5 pokazują, że Chrome wyciska z Apple Silicon absolutne maksimum. Za syntetycznymi benchmarkami i suchymi liczbami kryje się jednak bardzo czytelny sygnał: gigant z Mountain View ani myśli oddawać pola Safari na jej własnym podwórku.

    Skromny, ale konsekwentny wzrost

    Na oficjalnym blogu Chromium opublikowano szczegółowe zestawienie osiągów najnowszych kompilacji przeglądarki. Pierwszym polem bitwy był Speedometer 3.1 – narzędzie badające responsywność aplikacji webowych, które jest o tyle ciekawe, że powstaje w otwartej współpracy inżynierów z Google, Apple i Mozilli.

    Uruchomiony na nowym MacBooku Pro z czipem M5 i systemem macOS 26.0.1, Chrome wykręcił rekordowy wynik 61 punktów. W praktyce oznacza to poprawę o równe 5 procent względem pomiarów dokonywanych rok wcześniej na architekturze M4.

    Prawdziwe przyspieszenie w zaawansowanych zadaniach

    O ile pięcioprocentowy skok może nie robić dużego wrażenia, tak znacznie ciekawiej robi się w przypadku narzędzia JetStream 3. To benchmark stworzony do obciążania silników renderujących skomplikowanymi aplikacjami webowymi oraz przetwarzaniem kodu JavaScript i WebAssembly.

    W tym środowisku przeglądarka Google zdobyła 469 punktów, notując 10-procentowy wzrost wydajności w stosunku do testów przeprowadzanych na początku bieżącego roku. Zespoły deweloperskie ewidentnie mocno przeprojektowały sposób, w jaki przeglądarka zarządza zasobami na nowych układach scalonych.

    Co to oznacza dla użytkownika Maca?

    Google z dumą twierdzi w swoim komunikacie, że te wyniki „bezpośrednio przekładają się na odczuwalnie szybsze działanie” dla końcowego odbiorcy. Prawda jest jednak nieco bardziej prozaiczna. Przy obecnej, potężnej mocy obliczeniowej układów z serii M od Apple, ułamki sekund urywane w syntetycznych testach są podczas codziennego przeglądania sieci właściwie niezauważalne.

    Ten komunikat to przede wszystkim celowe działanie wizerunkowe. Google udowadnia, że Chrome nie jest już tylko ociężałym, pożerającym zasoby portem z Windowsa. To potężna, dobrze zoptymalizowana pod architekturę ARM maszyna, która pod wieloma względami stanowi bezkompromisową, a w niektórych scenariuszach szybszą alternatywę dla domyślnego Safari.

    30 000 pecetów i Chromebooków zastąpią urządzenia Apple – Kansas City stawia na MacBooka Neo

    #AppleSilicon #GoogleChrome #JetStream3 #MacBookProM5 #macOS #optymalizacjaOprogramowania #przeglądarkiInternetowe #Safari #Speedometer31
  28. #Fedora #Asahi Remix 43 Released For #AppleSilicon #Macs
    #FedoraAsahiRemix 43 brings #Fedora43 to #Apple Silicon devices, which at the moment given the #Linux / #AsahiLinux level of support means older M1 and M2 Macs and MacBooks.
    #FedoraAsahiRemix43 brings in all notable changes of Fedora 43 itself. New version also comes support for the Mac Pro, microphone support now working for M2 Pro and M2 Max MacBooks, and 120Hz refresh rate support for the MacBook Pro 14 and 16.
    phoronix.com/news/Fedora-Asahi

  29. Apple MacBook Pro With M5 Pro and M5 Max Announced Alongside New Studio Display and Studio Display XDR

    Apple has unveiled the next-generation 14- and 16-inch MacBook Pro powered by the all-new M5 Pro and M5…
    #NewsBeep #News #Technology #Apple #AppleIntelligence #AppleSilicon #AppleStudioDisplay #AU #Australia #HDR #m5max #m5pro #macbookprom5max #MacBookProM5Pro #macostahoe #MiniLED #post-production #referencemonitor #StudioDisplayXDR #Thunderbolt5
    newsbeep.com/au/518664/

  30. Hearing strong rumors about the M5 MacBook Pro dropping in Feb.

    Good news: chassis looks unchanged, so LidLayer will be ready Day 1. Wrote up a quick analysis: lidlayer.com/2026/02/03/the-m5

    #Apple #AppleSilicon #MacBook #DeskSetup #Hardware