有人做了个开源小工具,能把 macOS 27 里悄悄下载的 Apple 模型删掉、省回硬盘空间,不用关 SIP,Mac 快满的人可以看看。
#Apple Silicon
Perplexity 为 Mac 开发了专用推理引擎 Lily,比 MLX-LM 快 23%-35%,专为 Qwen3.6-35B-A3B 和 Apple Silicon 优化。
想在老 Mac 上跑大模型?这个开源引擎让 Gemma 4 26B 只需 2GB 内存就能跑起来,M2 上还有 5-6 tok/s,挺实用的。
苹果新开源工具container 1.0,能在Apple Silicon上把Linux容器当轻量级VM跑,想试试更安全的容器方案吗?
有个开发者自己写了一套代码,把M4芯片的AI训练能力全开出来了,不用苹果官方工具,跑到了15.8TFLOPS。想用iPad或Mac训练模型的人可以看看。
苹果原生容器解决了 Mac 上运行 Linux 容器的高资源占用和隔离问题,M 系列 Mac 开发者可以试试这个更轻量、更原生的替代方案。
Apple Silicon 用户终于有了一个本地化的音频处理利器,15 个新模型覆盖 TTS/ASR/VAD,做语音应用或音频工具的开发者可以直接安装测试,尤其关注中文支持效果。
macOS 用户终于有了一个本地化、轻量的 AI 入口,无需联网即可在菜单栏调用模型,隐私敏感或离线场景下的开发者值得一试。
本地 AI 部署正在从云端走向桌面,Apple Silicon 的 M 系列芯片可能是最佳选择——做本地推理或边缘 AI 的开发者值得关注这场讨论。
安全研究员和 macOS 开发者值得关注——AI 辅助挖洞的效率正在质变,Claude Mythos 帮团队 5 天就打通了 M5 内核提权链,建议点开看看 AI 如何加速漏洞发现。
oMLX 这次更新把 Gemma 4 的视觉路径和 DFlash 引擎塞进 Apple Silicon,图文解码速度明显提升,做本地 AI 开发的 Mac 用户可以直接体验,看看端侧能否替代云端。