@jun_song: MLX 的新引擎正处于开发的最后阶段。刚刚在一台 MacBook(116GB)上运行 GLM-5.2,达到 41.8…
摘要
Jun Song 宣布 MLX 新引擎进入最终开发阶段,在 MacBook 上以 256k 上下文窗口达到 41.8 tok/s,仅有约 4% 质量损失,代表着显著的性能提升。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/09 17:39
MLX 的新引擎已进入最终开发阶段。
刚在单台 MacBook(116GB)上运行了 GLM-5.2,在 256k 上下文窗口下达到了 41.8 tok/s。
质量损失仅约 4%,正好处于 3-4 bit 质量水平。背后的技术采用了新引入的分层架构。
刚开始时,我用 Kimi-K2.6(128GB,1024 上下文)只能跑出 10 tok/s。现在已完全达到生产级水平。
为此埋头苦干了数月。看到它即将发布,感觉真好。
相似文章
@pcuenq:GLM 5.2 刚刚发布,现在已经在两台 Mac Studio(M3 Ultra)上通过 MLX 运行。这相当于……
GLM 5.2 是一款与顶级闭源模型相媲美的开放权重 AI 模型,现已发布,并在两台 Mac Studio(M3 Ultra)上通过 MLX 运行。
在MLX中使用turboquant(及自定义内核)运行Gemma4 26b MoE
一位开发者成功在Apple MacBook Air M5上使用MLX、turboquant和自定义内核运行了Gemma4 26b MoE,实现了比llama.cpp更快的提示处理和生成速度,且内存占用更低。实现方式包括本地部署说明。
@ivanfioravanti: Apple M5 Max + MLX = 原始算力!看看我正在玩的“FasterLivePortrait-MLX”演示,我从 MPS 开始,但结果不……
作者演示了在搭载 M5 Max 芯片的设备上,将 LivePortrait 的实现从 MPS 迁移到 Apple 的 MLX 框架后,性能和速度有了显著提升。
@Youssofal_: 在搭载M5 Max的Macbook Pro上,Qwen 3.6 27B模型达到72+ TPS。MTPLX V2现已发布!在MLX上运行模型的最快方式。
MTPLX V2已发布,声称在搭载M5 Max的Macbook Pro上通过MLX运行Qwen 3.6 27B模型时每秒可处理72+ tokens。
MLX引擎对比…oMLX是最佳选择。
一篇博客文章,对比了MLX推理引擎,结论是oMLX是最佳选择,评测在M5 Max 64GB上使用Qwen3.6-35B-A3B-4bit。