#MLX

Meta 开源了 816B 的 Muse Spark Open，两台 512GB 的 Mac Studio 加量化就能本地跑，生成速度约 25 Token/s，喜欢本地部署的可以看看这套方案。

AIGCLINK@aigclink原文

Meta 和苹果居然联手了，两台顶配 Mac Studio 就能本地跑 8160 亿参数的开源模型，程序员可以关注这套 MLX 方案。

Meta 放出 816B 的开源权重模型，Apple 帮忙适配 MLX，两台 Mac Studio 就能跑，工具调用测试拿了 89.2 分，做编程智能体的可以看看。

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai原文

Meta 这次放了个 816B 的开源模型，基于苹果 MLX 优化，两台 Mac Studio 就能跑起来，分数还能对标 K3 和 GLM-5.3，本地部署玩家可以看看。

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418原文

Meta 出了个开源模型 Muse Spark，还拉上 Apple 用 MLX 框架优化，两台 Mac Studio 就能跑，本地部署党可以看看。

官方账号theverge@Jay Peters原文

Apple 教你用几台 Mac Studio 加 RDMA 组成本地推理集群，跑单机放不下的大模型，教程可以直接照着做。

教你把 Qwen3.8-27B 装进 Mac 本地跑代码，内存要多少、怎么配引擎、测试怎么兜底都写清楚了，还能当 Claude Code 的免费备胎。

官方账号AlphaSignal@AlphaSignalAI2 个信源在谈原文

oMLX创始人加入Hugging Face，将强化苹果MLX生态支持

Mac用户去试试Osaurus，真正的本地AI工作台，不联网就能在GPU上生成图片，切换模型丝滑，还免费开源。

berryxia@berryxia原文

对于在 Apple Silicon 上跑本地模型的开发者，oMLX 支持 HF 缓存目录意味着省去模型重复下载和路径配置的麻烦，建议直接更新体验。

Julien Chaumond@julien_c原文

Ollama 让 Gemma 4-12B 的本地部署门槛降到最低，做模型实验或本地 Agent 开发的团队可以直接跑起来，省去繁琐配置。

ollama@ollama11 个信源在谈原文

MLX打通CUDA后，做本地AI推理的开发者终于可以一套代码跑通Mac和NVIDIA显卡，省去PyTorch兼容折腾，建议关注这个框架的跨平台潜力。

berryxia@berryxia原文