推理服务 / 中等
MLX LM
Native Apple silicon inference, experimentation and fine-tuning
一手来源难度中等安装难度
平台1apple
APIOpenAI-compatible server + CLI:8080
01 / 安装与运行
安装方式取决于操作系统。以下命令是示例或模板,请先替换占位符并核对量化版本、文件格式、驱动和运行时支持;内存适配不保证部署成功。
- 1安装
pip install mlx-lm - 2启动模型
mlx_lm.server --model <verified-MLX-conversion> - 3接入你的应用
OpenAI-compatible server + CLI · :8080. 除非添加认证与网络访问控制,否则请将服务绑定到 localhost。
注意
Only for Apple silicon. Use an MLX-converted model and tune KV cache size for long contexts. The bundled mlx_lm.server is an OpenAI-compatible HTTP endpoint (default 127.0.0.1:8080), but upstream warns it implements only basic security checks and is not recommended for production.
02 / 兼容模型
代表性开放权重模型
Alibaba Qwen
Qwen3.6 27B
27BQ4 / NVFP4 estimate
- 估算内存
- ~18.5 GB
- 上下文
- 262K native
Alibaba Qwen
Qwen3.8 27B
27BQ4 estimate
- 估算内存
- ~19.5 GB
- 上下文
- 262K native
Google
Gemma 3 1B
1BINT4 / GGUF Q4
- 估算内存
- ~1.4 GB
- 上下文
- 32K
Meta
Llama 3.2 3B
3BGGUF Q4
- 估算内存
- ~2.8 GB
- 上下文
- 128K
Alibaba Qwen
Qwen3 4B
4BGGUF Q4
- 估算内存
- ~3.6 GB
- 上下文
- 32K+
Google
Gemma 3 4B
4BINT4 / GGUF Q4
- 估算内存
- ~4.2 GB
- 上下文
- 128K