--- title: "🛠️ bo2-mac 把 32 位元 Windows 遊戲編譯成 ARM64 原生碼，M1 跑 60 FPS ｜開源好物日報" description: "Hacker News 150 分、67 則討論，有人真的把《黑色行動 II》三支 32 位元 Windows 執行檔靜態重編譯成 ARM64 原生碼，M1 實測 51 到 60 FPS，完全沒用 Wine、Rosetta 2、JIT；等一下告訴你它怎麼把複製保護機制丟給 Unicorn 解譯器逐指令跑，還有用 190 行純 JAX 完整實作 DeepSeek-V3 架構的教學級專案。" canonical_url: "https://blog.markkulab.net/open-source-weekly/open-source-weekly-2026-11-15" author: "Mark Ku" author_url: "https://blog.markkulab.net/author/mark-ku" site: "Mark Ku's Blog" date_published: "2026-11-15T02:00:00.000Z" category: "開源好物日報" tags: ["open-source", "podcast", "開源工具", "開源", "bo2-mac", "deepseek-v3-jax", "靜態重編譯", "Apple-Silicon", "JAX", "LLM架構"] language: "zh-TW" license: "CC BY 4.0" license_url: "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" attribution: "轉載或引用請註明作者並附上原文連結" --- # 🛠️ bo2-mac 把 32 位元 Windows 遊戲編譯成 ARM64 原生碼，M1 跑 60 FPS ｜開源好物日報 ## 開場白 Hacker News 150 分、67 則討論，有人真的把《黑色行動 II》三支 32 位元 Windows 執行檔靜態重編譯成 ARM64 原生碼，M1 實測 51 到 60 FPS，完全沒用 Wine、Rosetta 2、JIT；等一下告訴你它怎麼把複製保護機制丟給 Unicorn 解譯器逐指令跑，還有用 190 行純 JAX 完整實作 DeepSeek-V3 架構的教學級專案。 ## 今日開源好物 ### 1. bo2-mac：靜態重編譯讓《黑色行動 II》在 Apple Silicon 原生跑 - **它是什麼**: 針對《使命召喚：黑色行動 II》三支執行檔（戰役、殭屍、多人）做靜態重編譯，把 x86-32 機器碼在編譯期翻成 ARM64 原生碼，自寫 Win32 runtime 把 Direct3D 11 轉 Metal、XAudio2 接 CoreAudio、影片用 libvpx 解碼，完全不仰賴 Wine、Rosetta 2、JIT，M1 實測三種模式皆 50 幀以上 - **近期聲量**: Hacker News 150 分、67 則討論，GitHub 252 顆星，授權 GPL-3.0 - **亮點功能**: 複製保護機制不繞過改用 Unicorn x86 解譯器逐指令執行、翻譯漏洞掉落同樣解譯器跑完再回原生碼、DXBC 著色器經 HLSLcc 轉 Metal、客體記憶體單一 4 GiB 映射、執行緒以協程起步再移到真執行緒並加記憶體屏障 - **快速上手**: 需 Apple Silicon Mac、macOS 14+、20 GB 空間、Homebrew、已登入擁有遊戲的 Steam；`git clone https://github.com/adrbn/bo2-mac.git && cd bo2-mac && brew install llvm@17 cmake ninja libvpx unicorn && pip3 install capstone && scripts/make_app.sh --from-source`，約 1 小時 45 分鐘完成，戰役約 45 分鐘即可玩 - **跟同類比**: 不同於 CrossOver、Whisky、Parallels（執行階段翻譯 x86→ARM）、DXVK、DXMT（Wine 上的 D3D11→Vulkan/Metal），本專案編譯期一次翻譯成原生 ARM64、完全無 Wine、自製 32 位元客體記憶體上的 D3D11→Metal 層 - **適合誰**: 想在 Apple Silicon 原生玩《黑色行動 II》的玩家、研究靜態重編譯、編譯器、圖形、逆向工程的工程師 - **連結**: [https://github.com/adrbn/bo2-mac](https://github.com/adrbn/bo2-mac) ### 2. deepseek-v3-jax：190 行純 JAX 完整實作 DeepSeek-V3 架構 - **它是什麼**: 用 190 行非空非註解的純 JAX 程式碼完整實作 DeepSeek-V3 架構，包含 Multi-head Latent Attention（快取從 480 降至 144 數/token/layer）、Decoupled RoPE、1 shared + 16 routed experts（top-4）、aux-loss-free bias 平衡、序列層級 balance loss、Multi-token prediction（λ=0.3），參數為純 dict、所有模組皆為可由上往下讀完的函式 - **近期聲量**: Hacker News 237 分、23 則討論，GitHub 167 顆星，授權 MIT - **亮點功能**: 核心模型 `deepseek_v3.py` 僅 190 行、bf16 運算配 f32 master weights、預先填充與解碼共用 MLA 快取、附 39 個測試（因果遮罩、快取一致性、routing、balancing、MTP target、NaN 處理、bf16 master weights）、MacBook Air 即可從頭訓練 - **快速上手**: Apple Silicon Mac + Python 3.12 + uv；`git clone https://github.com/Vaibhaav-Tiwari/deepseek-v3-jax.git && cd deepseek-v3-jax && uv venv -p 3.12 .venv && uv pip install --python .venv/bin/python -r requirements.txt && JAX_PLATFORMS=cpu .venv/bin/pytest tests.py -q` 驗證 39 測試通過，下載釋出的 `ckpt.pkl`、`tokenizer.json` 後 `.venv/bin/python sample.py --prompt "The fog came in off the" --num 3` 即可生成 - **跟同類比**: 不同於 nanoGPT、minGPT（教學用密集 Transformer）、Hugging Face Transformers（生產級但抽象層厚）、mlx-examples（Apple MLX 專用），本專案以最小依賴（純 JAX、無 Flax/Equinox/PyTorch）完整呈現 DeepSeek-V3 獨有的 MLA、MoE 平衡機制與 MTP，適合架構研究而非生產推理 - **適合誰**: 想深入理解新一代 LLM 架構（MLA、MoE 平衡、MTP）的機器學習工程師 - **連結**: [https://github.com/Vaibhaav-Tiwari/deepseek-v3-jax](https://github.com/Vaibhaav-Tiwari/deepseek-v3-jax) ## 結尾段落 今天這兩個專案都在用「最小依賴、最大透明度」把極難的系統問題拆解給工程師看：bo2-mac 把 32 位元 Windows 遊戲整個編譯成 ARM64 原生碼，deepseek-v3-jax 用 190 行 JAX 把 671B 參數模型的核心架構講清楚。如果你想看真正的系統工程怎麼在沒有原始碼、沒有文件的情況下硬啃硬體抽象層，bo2-mac 的 Findings 十三條絕對值得細讀。明天再見。 --- ## 關於本文與作者 本文出自 [Mark Ku's Blog](https://blog.markkulab.net/open-source-weekly/open-source-weekly-2026-11-15) 授權條款： [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — 轉載或引用請註明作者並附上原文連結 ### 關於作者 **[Mark Ku](https://blog.markkulab.net/author/mark-ku)** — 軟體工程師 - 10 年以上軟體工程師 - 做過北美電商與 AI SaaS 訂閱收費系統 ### 作者開發的免費工具 以下工具皆可免費使用： - [免費 PDF 簽名工具](https://blog.markkulab.net/tools/pdf-sign): 線上 PDF 簽名工具，瀏覽器內完成手繪、打字、上傳簽名，可拖曳放置、縮放、下載。所有處理都在你的裝置完成，檔案不會上傳。 - [VS Code Refactory](https://blog.markkulab.net/tools/refactory): Refactory 是一款 VS Code 重構擴充套件：34 個重構動作、37 條 code smell 檢查、Code Health 儀表板、18 種語言、534 支測試。懂你的專案慣例：介面放哪、DI 註冊寫在哪、'use client' 該不該加；還會用 git 修改頻率 × 複雜度排出「該先修哪個檔案」，並一鍵把壞味道交給你自己電腦上的 Claude Code 修。免費使用，原始碼不離開你的機器。 - [DB-Kit 資料庫管理工具](https://blog.markkulab.net/tools/db-kit): DB-Kit 是一個用 Tauri + Rust + React 打造的輕量跨平台資料庫管理工具，用單一一致的介面同時管理 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、MongoDB、Redis、Kafka、Elasticsearch 與 RabbitMQ 十一種資料來源：連線密碼以 OS keychain 加密、SSH Tunnel、完整 CRUD、視覺化查詢建構器、多結果集同時顯示、跨連線資料傳輸、結構與資料比對（同步 SQL、結構快照）、Excel / CSV 匯入匯出、執行計畫視覺化、ER 圖、排程備份、SQL 壓力測試（p50～p99 延遲百分位）、15 條規則的 SQL 審查、執行前 AI 審查並逐句備份的「審查並執行」（自動產生回滾腳本）、Kafka 訊息瀏覽與監控告警、SSH 終端機與 SFTP / FTP、Docker / Kubernetes、遠端桌面（RDP / VNC / RustDesk）、檔案 / 資料夾比對、預存程序整合測試；六種介面語言，內建 AI 助手（本機 CLI 或 Anthropic / OpenAI 相容 API，自然語言生成 SQL、AI 審查與調校建議）與命令列工具 dbk。免費開源（MIT），提供 Windows / macOS / Linux 安裝檔。 - [VS Code Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/super-mermaid): Super Mermaid 是一款 VS Code 擴充套件：開箱即用的漂亮 Mermaid 圖表，自動上色、即時預覽、滑鼠平移縮放、PNG / SVG 高解析匯出，內建 21 種範本與多種主題。免費開源（MIT）。 - [React Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/react-super-mermaid): react-super-mermaid 是一個開源 React 元件庫：一行 即可渲染漂亮的 Mermaid 圖表，內建 colorful / sketch 主題、平移縮放、圖內搜尋、SVG / PNG 高解析匯出。輕量、SSR 安全、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Jira / Confluence Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/jira-super-mermaid): Atlassian Forge app：在 Jira issue 與 Confluence 內文直接寫 Mermaid 語法，畫流程圖、時序圖、狀態機與甘特圖。11 種圖表、SVG / PNG 匯出、明暗主題、完整中日韓文字支援。取得 Runs on Atlassian 資格：圖表存在你自己的站台，app 不呼叫任何第三方服務。免費，即將上架 Atlassian Marketplace。 - [Mermaid 線上預覽](https://blog.markkulab.net/tools/mermaid-preview): 在瀏覽器裡寫 Mermaid、即時看圖，整張圖表壓進網址就能分享。免註冊、不上傳伺服器，相容 mermaid.live 的分享連結。 - [React Intl Phone Number](https://blog.markkulab.net/tools/react-intl-phone-number): react-intl-phone-number 是一個開源 React 元件：framework-agnostic、不依賴 antd，提供 E.164 進出、可搜尋國旗 / 國碼下拉、可配置驗證等級（strict / mobile-strict / loose）、可主題化 CSS 與 i18n，電話邏輯由 google-libphonenumber 驅動。輕量、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Uptime Kuma Cluster](https://blog.markkulab.net/tools/uptime-kuma-cluster): 把單機版 Uptime Kuma 改造成高可用叢集：OpenResty + Lua 智慧負載平衡、MariaDB 共享狀態、健康檢查與自動 Failover，附監控與叢集管理 RESTful API，一行 Docker Compose 啟動。免費開源（MIT）。 - [AI Podcast Cut 音檔剪輯](https://blog.markkulab.net/tools/ai-podcast-cut): 丟進一段錄音，AI 幫你剪掉「嗯、呃、那個」與講到一半重講的片段，平衡逐段音量，並派第二個 agent 覆核每一刀。辨識與去人聲都在你自己的電腦上跑，不上傳、不需要金鑰。剪點會貼齊字邊界與零交越、每一刀都有漸弱漸強，句尾還留得住呼吸感。Windows / macOS / Linux 桌面應用，MIT 開源，Windows 安裝檔內建 ffmpeg。 - [AI Video Cut 影片剪輯](https://blog.markkulab.net/tools/ai-video-cut): 在影片裡選一個東西：打字（人臉、車牌、手機螢幕、logo）、手動點選或拖框，或交給 Claude Code / Codex 挑。AI Video Cut 會逐幀追蹤它，再幫你打馬賽克或模糊、調色、加跟著走的貼紙與文字、把螢幕或海報換成你的圖片或影片，甚至用其他幀拍到的背景把它移除。另有序列剪輯、本機字幕與 AI 助手。免費開源（MIT）的 Windows 桌面應用（macOS / Linux 實驗中），本機運行，影片不上傳。 - [open-pos 開源餐飲 POS](https://blog.markkulab.net/tools/open-pos): 一台電腦加一台出單機就能開店。資料存在自己的硬碟裡、沒有月租、沒有綁約，MIT 全開源。金額用整數元依營業稅法拆算稅額，銷售額加稅額恆等於總額；出單走網路型 ESC/POS（TCP 9100），不必裝廠商驅動。Tauri + Rust + SQLite 桌面應用，v1.0 開發中。 - [.NET 電商 API 架構範本](https://blog.markkulab.net/tools/dotnet-ecommerce-api): 以 .NET 10 打造的電商平台後端 API 架構範本：Controller → Service → Repository 分層、Autofac 依命名慣例自動註冊、SqlSugar 支援 MySQL / MariaDB 與 SQL Server、Redis 快取與訊息佇列、Hangfire 排程、JWT 認證，內建可擴充的金流 Provider 模組（綠界 ECPay、藍新 Newebpay）。Apache 2.0 開源。 - [Open Token Monitor 團隊 AI 用量監控](https://blog.markkulab.net/tools/open-token-monitor): 把每位員工電腦上 AI coding 工具的 token 用量與等值成本集中到公司自架的 hub：PostgreSQL、組織名單、依公司與部門比較的 dashboard、報表 API。員工端有 Electron 與 Rust/Tauri 兩種，每 30 分鐘自動上傳。MIT 開源，Docker 一行起。 - [AI 資安監控 ai-security-monitor](https://blog.markkulab.net/tools/ai-security-monitor): 網站上線了，漏洞、憑證與安全設定誰來檢查？ai-security-monitor 用自架 Security Hub 集中網站掃描與主機監控，合併重複發現、比對修補前後，讓你知道哪些問題還沒處理。 ### 每日 Podcast - [Mark's Tech Insights 每日 AI 新鮮事](https://blog.markkulab.net/category/tech-news): 每日精選 AI 與科技趨勢，透過語音摘要快速掌握最新技術動態，涵蓋 AI 應用、軟體架構、DevOps 與工程實戰。 — RSS: https://blog.markkulab.net/feed.xml - [AI股市蝦聊](https://blog.markkulab.net/category/ai-stock-chat): 每個交易日用 AI 分析台股盤勢，以雙人對話聊當天的盤中觀察與隔日預測。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-stock-chat/feed.xml - [開源好物日報](https://blog.markkulab.net/category/open-source-weekly): 每天從 Hacker News、GitHub、Reddit 聲量雷達精選免費開源工具，以雙人對話聊解決什麼痛點與怎麼快速上手。 — RSS: https://blog.markkulab.net/open-source-weekly/feed.xml - [AI 運動日報](https://blog.markkulab.net/category/sports-weekly): 每天以雙人對話聊 NBA、MLB 與國際體壇大事，台灣球迷視角，輕鬆有梗不酸人。 — RSS: https://blog.markkulab.net/sports-weekly/feed.xml - [AI 國際新聞快報](https://blog.markkulab.net/category/world-news): 每天早上以雙人對話把過去一天的國際大事講白：政治外交、全球經濟、衝突與安全、災害與氣候，台灣視角、中立客觀、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/world-news/feed.xml - [地端 AI 實驗室](https://blog.markkulab.net/category/local-ai-lab): 每天精選可以下載到自己機器上跑的開源模型與 LoRA，用雙人對話講清楚能用在哪些場景、你的顯卡跑不跑得動、跟同類差在哪，規格一律引述官方 model card。 — RSS: https://blog.markkulab.net/local-ai-lab/feed.xml - [AI 行銷日報](https://blog.markkulab.net/category/ai-marketing): 每天以雙人對話整理最新 AI 在行銷、廣告、SEO／GEO 與內容行銷的大事，實戰視角、不業配、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-marketing/feed.xml - [AI 資安日報](https://blog.markkulab.net/category/ai-security): 每天以雙人對話整理最新 AI 與資安交會的大事：LLM 與 AI agent 漏洞、prompt injection、模型供應鏈、攻擊者怎麼用 AI，防禦視角、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-security/feed.xml ### 電子報 [訂閱電子報](https://blog.markkulab.net/subscribe) — 第一時間收到新文章通知，無垃圾信、隨時可取消訂閱。