Les meilleures apps pour faire tourner des LLM sur Mac.

1En un coup d’œil

2Chacun en quelques lignes

MLX Harness

Une app Mac gratuite et open source pour le chat, des agents de code avec outils intégrés, la génération d’images et une API locale qui parle les formats OpenAI, Anthropic et Ollama. Elle exécute les modèles avec MLX d’Apple et les télécharge depuis Hugging Face ; elle n’exécute pas les fichiers GGUF. Il lui faut macOS 14.5 ou ultérieur sur Apple Silicon. C’est la nôtre, construite sur vMLX de JANGQ AI, et elle embarque MLX Node, qui peut faire travailler le Mac pour MLX Network pendant votre absence (source). Guide : utiliser MLX Harness.

LM Studio

Une app soignée qui exécute côte à côte des modèles MLX et GGUF, avec une recherche de modèles basée sur Hugging Face (LM Studio). Elle est gratuite à la maison comme au travail depuis juillet 2025 (LM Studio). Son outil en ligne de commande, ses SDK et son moteur MLX sont sous licence MIT ; le code source de l’app de bureau n’est pas publié (GitHub). Il lui faut macOS 14 ou ultérieur sur Apple Silicon, et elle recommande 16 GB de mémoire (configuration requise). Son serveur local parle le format OpenAI et, depuis la version 0.4.1, le format Anthropic (notes de version).

Ollama

La façon d’exécuter un modèle en une seule commande, avec sa propre bibliothèque de modèles et, depuis juillet 2025, une app de chat sur Mac (Ollama). Il est sous licence MIT et exécute les modèles GGUF via llama.cpp (GitHub). Depuis mars 2026, il propose un moteur MLX en préversion sur Apple Silicon, pour les Mac de plus de 32 GB de mémoire et une liste de modèles qui s’allonge (Ollama). Il lui faut macOS 14 ou ultérieur (documentation), et son API sur le port 11434 est celle qu’attendent beaucoup d’autres apps.

Jan

Une app de chat open source (Apache 2.0) pour Mac, Windows et Linux, avec un moteur llama.cpp intégré, la prise en charge native de MLX depuis février 2026, des outils MCP et un serveur compatible OpenAI (GitHub, notes de version). Elle peut aussi se connecter à des modèles dans le cloud, si vous voulez une seule app pour les deux.

llama.cpp

Le moteur derrière une grande partie de l’IA locale : du C/C++ sous licence MIT, qui traite Apple Silicon en « first-class citizen » via Metal (GitHub). Installez-le avec brew install llama.cpp ; llama-server vous donne un chat web et une API compatible OpenAI et Anthropic (documentation du serveur). Il exécute les fichiers GGUF, le format le plus largement publié.

mlx-lm

Les outils MLX d’Apple pour les modèles de langage, sous licence MIT : générer du texte, discuter, convertir et quantifier des modèles, et les affiner avec LoRA, en ligne de commande (GitHub). mlx_lm.server fournit un endpoint basique façon OpenAI que ses auteurs ne recommandent pas en production (documentation du serveur). Des milliers de modèles convertis se trouvent dans l’organisation mlx-community sur Hugging Face.

3Lequel choisir

• Vous voulez une app, open source, conçue pour Apple Silicon : MLX Harness.
• Vous voulez les modèles MLX et GGUF dans une seule app soignée, et le code fermé ne vous gêne pas : LM Studio.
• Une autre app ou un agent de code attend l’API Ollama : Ollama (MLX Harness sert aussi des endpoints façon Ollama).
• Vous voulez une seule app de chat sur Mac, Windows et Linux, en local et dans le cloud : Jan.
• Vous écrivez des scripts, montez des serveurs ou avez besoin d’une quantification GGUF précise : llama.cpp.
• Vous affinez ou convertissez des modèles, ou voulez l’implémentation de référence d’Apple : mlx-lm.

Beaucoup en utilisent deux : une app pour le chat au quotidien et un outil en ligne de commande pour les scripts. Ils peuvent cohabiter sur le même Mac, mais chacun garde sa propre copie des fichiers de modèles.

4D’abord, vérifiez ce que votre Mac peut contenir

Aucune app ne change le calcul : un modèle et son contexte doivent tenir dans la part de mémoire unifiée que macOS laisse au GPU, environ 75 % par défaut, et la bande passante mémoire fixe la vitesse à laquelle il écrit. Les fichiers MLX et GGUF d’un même modèle à la même précision ont à peu près la même taille.

Voyez tous les modèles qui tiennent sur votre Mac, les meilleurs modèles pour chaque taille de mémoire, ou partez d’un modèle pour voir de quel Mac il a besoin.

5Quand le Mac est inactif

Un Mac qui fait bien tourner l’IA locale est aussi doué pour la faire tourner pour d’autres. MLX Node exécute des tâches d’IA pour MLX Network quand vous n’utilisez pas votre Mac, dans les limites que vous fixez, et gagne des jetons MLX pour le travail vérifié. MLX Harness l’inclut. Les jetons MLX peuvent perdre de la valeur ; lisez les risques.

6Questions

LM Studio est-il gratuit pour le travail ?

Oui. Depuis juillet 2025, LM Studio est gratuit à la maison comme au travail ; les offres payantes s’adressent aux équipes et aux entreprises (LM Studio).

Ollama utilise-t-il MLX sur Mac ?

En préversion depuis mars 2026, sur les Mac Apple Silicon de plus de 32 GB de mémoire, pour les modèles pris en charge. Sinon, il exécute les modèles GGUF via llama.cpp (Ollama).

Quelle app exécute à la fois les modèles MLX et GGUF ?

LM Studio et Jan exécutent les deux ; Ollama exécute GGUF et, en préversion, MLX. MLX Harness et mlx-lm n’exécutent que MLX ; llama.cpp n’exécute que GGUF.

Quelles apps de LLM en local sont open source ?

MLX Harness (Apache 2.0), Ollama (MIT), Jan (Apache 2.0), llama.cpp (MIT) et mlx-lm (MIT). LM Studio publie son outil en ligne de commande, ses SDK et son moteur MLX sous MIT, mais pas l’app de bureau.