mlx-serve
Jalankan LLM apa pun secara lokal di Mac Anda lebih cepat dari LM Studio atau Ollama, dengan chat, agen coding, gambar, video, dan suara, sepenuhnya offline dan open source.
mlx-serve
Apa itu mlx-serve?
mlx-serve vs Alat Serupa
| Model Harga | Gratis | Gratis | Gratis | Gratis |
| Kredit Gratis | ||||
| Fitur utama |
|
|
|
|
| Kelebihan |
|
|
|
|
| Kekurangan |
|
|
|
|
| Cocok untuk |
|
|
|
|
Cara menggunakan mlx-serve?
- 1Unduh aplikasi MLX Core dari GitHub Releases atau instal melalui Homebrew.
- 2Luncurkan aplikasi dan gunakan Model Browser untuk mengunduh model yang didukung.
- 3Mulai mengobrol di antarmuka bawaan atau hubungkan aplikasi eksternal melalui API yang kompatibel dengan OpenAI/Anthropic.
- 4Gunakan peluncur ⌃Space untuk akses cepat, atau konfigurasikan suara dan bot Telegram untuk kendali jarak jauh.
mlx-serve Fitur utama
- Inferensi lokal di Apple Silicon dengan akselerasi Metal asli
- Decoding spekulatif (Prompt Lookup Decoding, model drafter, MTP) untuk generasi hingga 2x lebih cepat
- Pembuatan gambar (Krea-2-Turbo, FLUX.2) dan pengeditan foto dari instruksi teks
- Pembuatan video (LTX-Video 2.3) dengan audio tersinkronisasi dan karakter berbicara
- Kloning suara dan text-to-speech (Qwen3-TTS) dari beberapa detik audio
- Mode agen dengan 10 alat bawaan (shell, file, pencarian, jelajah, dll.) dan dukungan server MCP
- Sandbox Agen menggunakan Virtualisasi Apple untuk eksekusi perintah terisolasi
- API yang kompatibel dengan Ollama untuk penggantian langsung aplikasi Ollama
- Integrasi Claude Code untuk agen coding lokal
- Kuantisasi KV-cache dan batching berkelanjutan untuk banyak obrolan bersamaan
mlx-serve Contoh penggunaan
- Menjalankan LLM lokal untuk asisten AI pribadi tanpa internet
- Mengembangkan dan menguji agen AI dengan eksekusi alat yang di-sandbox
- Mengganti API cloud untuk agen coding (Claude Code, Cursor, Continue)
- Menghasilkan gambar, video, dan audio di perangkat untuk proyek kreatif
- Membangun asisten AI kustom dengan kontrol suara dan penjadwalan
mlx-serve Harga dan kredit gratis
mlx-serve menggunakan model Gratis.
Alat ini sepenuhnya gratis
mlx-serve Kelebihan dan kekurangan
Kelebihan
- Lebih cepat dari LM Studio dan Ollama pada model yang identik
- Sepenuhnya lokal dan pribadi – tidak ada data yang meninggalkan Mac Anda
- Mendukung berbagai macam model (MLX, GGUF, DeepSeek V4 Flash)
- Termasuk pembuatan dan pengeditan gambar, video, suara
- Ringan (~4,5 MB) dan mudah diinstal sebagai aplikasi Mac asli
- Integrasi mulus dengan alat yang ada melalui API OpenAI/Anthropic/Ollama
Kekurangan
- Hanya untuk Mac (membutuhkan Apple Silicon)
- Beberapa fitur canggih (mis. DeepSeek V4) membutuhkan memori tinggi (96 GB+)
- Tidak ada sinkronisasi cloud bawaan atau dukungan multi-perangkat
mlx-serve paling cocok untuk apa?
- Pengguna Mac yang menginginkan AI lokal pribadi berkinerja tinggi
- Pengembang yang membangun agen AI dan asisten coding
- Kreator konten yang membutuhkan pembuatan gambar/video/audio offline
- Individu dan organisasi yang peduli privasi
Pertanyaan umum tentang mlx-serve
Alternatif gratis untuk mlx-serve
Oxlo.ai adalah API inferensi AI yang mengutamakan privasi dengan penawaran harga berbasis permintaan untuk lebih dari 45 model sumber terbuka.
PixaryAI adalah generator video AI online untuk membuat video dari prompt teks atau gambar dengan kontrol berbasis browser.
Alternatif AI terbaik untuk mlx-serve
Wolbarg adalah SDK TypeScript lokal-pertama yang menyediakan memori semantik bersama untuk agen AI menggunakan SQLite atau PostgreSQL.
Runtime inferensi AI asli yang terpadu dan tanpa alokasi memori untuk Java, menggabungkan pipeline LLM, visi, dan ucapan melalui Project Panama.
Osaurus adalah asisten AI lokal dan pribadi untuk Mac yang menjalankan model terbuka di perangkat, dengan akses opsional ke AI cloud dan agen otonom.
Server inferensi LLM yang ramping dan teruji sepenuhnya, dibangun untuk perangkat keras CPU murah, dengan caching persisten dan API yang kompatibel dengan OpenAI.
Mesin C tanpa dependensi yang mengalirkan bobot ahli dari disk untuk menjalankan model MoE GLM-5.2 dengan 744 miliar parameter pada perangkat konsumen dengan RAM hanya 25 GB.
Frugon adalah penganalisis biaya LLM gratis dan open-source yang mengidentifikasi di mana tagihan LLM Anda bocor dengan menganalisis log panggilan Anda secara lokal.
Router ingress tanpa cabang dan tanpa jitter untuk jaringan mesh terdistribusi 32-GPU yang memanfaatkan JAX/XLA dan NCCL.
Skeights melakukan serialisasi model scikit-learn yang telah dilatih ke safetensors dan JSON, menggantikan pickle yang tidak aman dengan format yang aman dan dapat diperiksa.