Python
在 Apple Silicon 上使用 MTPLX 将本地神经网络速度提升两倍
MTPLX 利用 Qwen 3.5-3.8 等现代模型中内置的 MTP heads，在 Apple Silicon 上实现高达 2.24 倍的加速，且无需单独的 draft model。
#apple-silicon
3 个项目 Swift
如何在普通 Mac 上用两 GB 内存运行 260 亿参数模型
工程师 Andrey Mikhailov 开发了 TurboFieldfare，这是一款自定义 Swift/Metal 运行时，可在基础款 MacBook Air M2 上仅用 2 GB 内存运行 Google 的 Gemma 4 26B-A4B 模型。
Python
MLX-Audio — 当你的 Apple Silicon Mac 学会说话和倾听
MLX-Audio 为 Apple Silicon Mac 带来极速的 TTS、STT 和 STS 功能。基于 Apple 的 MLX 框架构建，提供 Whisper、Kokoro、语音克隆等功能——全部本地运行，无需云成本。