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使用Mac Studio上的MLX-VLM对开放权重MiniMax M3模型进行的测试表明，它能够从驾照照片和扫描文档中自动读取信息，并通过工具调用填写字段、复选框和签名，自主完成美国海关表格的填写。
MLX-VLM v0.6.0 已发布，新增推测解码、兼容 Anthropic API 的智能体服务器、新模型（DeepSeek V4、ZAYA1-VL 等）、图像生成/编辑以及音频输入支持，使 Apple 设备上能运行本地 AI 智能体。
下一次 MLX-VLM 版本包含改进，并提供了对 Gemma 4 模型的 Eagle3 推测解码预览。
一位用户在 M4 Max Studio 上使用 mlx-vlm 对 Gemma 4 进行了 MTP（多令牌预测）基准测试，发现它在代码生成方面表现出色（速度快 1.53 倍，接受率 66%），但对 JSON 输出不利（速度慢 50%，接受率仅 8%），对长篇散文则影响中性，表明当令牌接受率低于 50% 时，MTP 的优势便荡然无存。