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title: "Local Code: agente de código que roda DeepSeek 4.1 offline"
description: "Local Code é o agente de código open source da Draw Things que roda o DeepSeek 4.1 no Mac, offline, com Python, Node.js e shell. Veja requisitos e limites."
date: 2026-10-29T00:00:00.000Z
tags: [Local Code, Draw Things, DeepSeek, agentes de IA, IA local]
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O **Local Code** é um agente de IA de código aberto, feito pela Draw Things, que roda um modelo de linguagem inteiro no Mac, com Python, Node.js e um shell embutidos no próprio app. Ele escreve, executa e revisa código sem mandar prompts, arquivos ou saídas de ferramentas para um provedor de nuvem. A versão aberta foi [anunciada em 28 de outubro de 2026](https://releases.drawthings.ai/p/local-code-by-draw-things-open-source), depois de um beta público via TestFlight, e o código está [no GitHub sob licença GPL-3.0](https://github.com/drawthingsai/local-code-community).

O modelo principal é o **DeepSeek 4.1 Flash 1017**: 763 bilhões de parâmetros, quantizados pela Draw Things num pacote de 376 GB. Funciona offline. Desliga o Wi-Fi e o agente continua trabalhando.

Tecnicamente, é impressionante. Mas o modelo, como quase sempre, é a parte fácil. O que decide se o Local Code serve pra você é hardware, velocidade e o que o sandbox deixa o agente fazer.

## O que o Local Code faz, na prática?

O Local Code junta três peças num app só: um motor de inferência para Apple Silicon, um "harness" de código ajustado para cada modelo e um runtime de agente com ferramentas de verdade. Segundo o [repositório](https://github.com/drawthingsai/local-code-community), vem compilado dentro do app:

- shell OSH (do projeto Oils) com grep, sed, awk, git e ssh;
- Python 3.14 com NumPy, pandas, Matplotlib e pip;
- Node.js 24 com npm e npx;
- Lean 4 e Z3, para provas formais e restrições;
- LibreOffice, FFmpeg e HyperFrames, para documentos e vídeo;
- busca na web e um navegador WebKit que o agente controla.

Há também skills prontas para planilhas, gráficos, deploy no Cloudflare Wrangler e MCP, e acesso opcional a Fotos e Calendário e, no Mac, a Notas, Mail e iMessage (este último só leitura). Pra quem programa, o ponto é ter Python e Node no mesmo processo do modelo, sem instalar nada, sem chave de API e sem servidor MCP externo.

## Quais modelos o Local Code roda e quanta memória pedem?

O Local Code oferece três modelos locais, com estes requisitos segundo a [página oficial](https://getlocalcode.app/):

| Modelo | Parâmetros | Download | Memória mínima | Recomendada |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek 4.1 Flash 1017 | 763 bi (MoE) | 376 GB | 32 GB | 96 GB |
| DeepSeek 4 Flash 0731 | 304 bi (MoE) | 89 GB | 32 GB | 64 GB |
| Qwen 3.8 27B | 27 bi | 10 a 21 GB | 16 GB | 32 GB |

*Fonte: [getlocalcode.app](https://getlocalcode.app/) e [anúncio da Draw Things](https://releases.drawthings.ai/p/local-code-by-draw-things-open-source)*

O que faz um modelo de 376 GB caber num Mac de 64 GB é o **SSD streaming**. Os DeepSeek são mixture of experts: só uma fração dos especialistas trabalha a cada token. O Local Code mantém na RAM os mais usados e lê o resto do disco quando precisa, com teto de RAM total menos 32 GB ou 72% da memória livre, o que for menor.

As fontes oficiais não batem entre si. O anúncio fala em cerca de 36 GB residentes e indica Macs a partir de 64 GB. A landing page diz mínimo de 32 GB e recomenda 96 GB. O README sugere o Qwen abaixo de 48 GB num trecho e abaixo de 32 GB em outro. Eu ficaria com o número conservador: 96 GB para o modelo grande.

## O Local Code é rápido o suficiente para trabalhar?

O Local Code é rápido num Mac de topo e lento no resto. Os números que a [própria Draw Things publica](https://github.com/drawthingsai/local-code-community), com o DeepSeek 4.1 quantizado em 2 bits e contexto de 8 mil tokens:

| Máquina | Leitura do prompt (prefill) | Geração |
|---|---|---|
| M5 Max, 128 GB | 346 tokens/s | 18,7 tokens/s |
| M5 Ultra, 256 GB | 4.600 tokens/s | 58,9 tokens/s |

Fiz a conta para uma volta típica de agente. Ler 50 mil tokens de contexto (uns arquivos de projeto médio mais o histórico) leva cerca de 145 segundos no M5 Max e 11 no Ultra. Gerar 2 mil tokens de resposta, uns 107 segundos no Max e 34 no Ultra. Uma tarefa tem dezenas dessas voltas. O cache de contexto em disco ajuda, mas não zera a conta.

No M5 Max, então, o Local Code é agente pra tarefa que você deixa rodando e vai tomar um café, não pro vaivém rápido de um Claude Code ou Cursor com modelo hospedado. E velocidade de geração nem é o gargalo principal: um [estudo de Harvard com 700 empresas](/blog/agentes-de-codigo-ia-mais-codigo-nao-mais-software/) mostrou que agentes aumentam commits, mas a revisão humana trava as entregas. Agente local lento não muda isso, só muda onde o código espera.

Os benchmarks pedem cautela. A Draw Things reporta 30 de 30 no AIME 2026 e 93,4% no GPQA Diamond com o modelo quantizado, e diz no anúncio que ele supera o GPT-5.6 Sol em muitos testes. Até hoje não encontrei avaliação independente que confirme.

## Meu código fica mesmo fora da nuvem?

O código fica fora da nuvem **durante a inferência**, desde que você use um modelo local. O app roda dentro do App Sandbox da Apple e, no Mac, com Hardened Runtime. O agente não lê o disco inteiro, não abre outros programas e só enxerga as pastas do workspace que você escolheu.

Três ressalvas que a página de venda não destaca:

1. **Comando de rede sai pra internet.** Busca na web, `curl` e `ssh` conectam normalmente. Agente que resolve pesquisar um erro manda o trecho da busca pro mecanismo configurado (o padrão é o DuckDuckGo).
2. **O modo nuvem existe.** O app aceita Anthropic, OpenAI, OpenRouter, servidores compatíveis com a API da OpenAI e créditos próprios a partir de US$ 9,99. Vem desligado, mas, se ligado, prompts, arquivos e saídas vão pro provedor, como o próprio README avisa.
3. **O sandbox também é um limite.** O agente não chama o seu Docker, o Xcode, o banco local nem o toolchain que o projeto já usa. Ele trabalha com o que veio compilado no app.

Na multinacional onde trabalho, a pergunta que trava ferramenta de IA nunca é "qual modelo". É "pra onde vai o dado". Pra código sob NDA ou base regulada, modelo local com rede desligada responde essa pergunta melhor que qualquer contrato de provedor. Pra quem precisa rodar a suíte de testes no ambiente real, o sandbox atrapalha.

## E o Local Code no iPhone e no iPad?

O suporte a iPhone e iPad está anunciado, mas sem detalhe. A [landing page](https://getlocalcode.app/) diz "For Mac, iPad and iPhone", mas o download direto hoje é só para Mac e a App Store aparece como "em breve". O anúncio de lançamento fala só em Mac. Como o menor modelo pede 16 GB de memória, o cenário mais provável no iPhone é rodar com provedor de nuvem, o que desmonta justamente a proposta de privacidade.

## Para quem o Local Code faz sentido hoje?

O Local Code faz sentido para quem tem um Mac com 96 GB ou mais e quer agente offline, para equipes com cláusula que proíbe mandar código a terceiros (e que hoje simplesmente não usam agente nenhum) e para quem quer estudar como um agente é montado, já que harness, runtime e motor estão abertos no mesmo repositório.

Com um MacBook de 16 ou 24 GB, você fica no Qwen 3.8 27B, bem menor que os modelos hospedados. Se você já usa Claude Code ou Cursor, o Local Code é menos substituto e mais segunda ferramenta, pro trabalho que não pode sair da máquina. Se a dor é custo de token e não privacidade, tem caminho mais leve, como o que descrevi no post sobre [economizar tokens com o Graphify](/blog/graphify-como-economizar-tokens-ao-usar-ia/). E se o seu interesse é agente navegando a web, vale comparar com o [Kitesurf, o navegador da Cloudflare para agentes](/blog/kitesurf-cloudflare-navegador-para-agentes-de-ia/).

## Resumo: o que saber sobre o Local Code

- O **Local Code** é um agente de IA open source (GPL-3.0) da Draw Things, lançado em 28 de outubro de 2026, que roda modelos inteiros no Apple Silicon com Python 3.14, Node.js 24 e shell embutidos.
- O **DeepSeek 4.1 Flash 1017** tem 763 bilhões de parâmetros, ocupa 376 GB em disco e usa SSD streaming para caber em Macs menores; o recomendado é 96 GB de memória.
- A geração vai de **18,7 tokens/s** num M5 Max a **58,9 tokens/s** num M5 Ultra, segundo a Draw Things.
- O código não sai da máquina na inferência local, mas busca, `curl` e `ssh` acessam a internet, e o modo nuvem envia tudo ao provedor escolhido.
- iPhone e iPad estão anunciados sem detalhe, e os benchmarks são autodeclarados.

O que fazer agora: confira a memória do seu Mac antes de baixar 376 GB. Abaixo de 64 GB, teste o Qwen numa tarefa sem pressa e veja se a qualidade aguenta. Com 128 GB ou mais, pega a visão: separe um projeto que hoje você não manda pra nuvem e deixe o Local Code trabalhar nele por uma tarde. É nesse projeto que ele se paga.