L’essentiel
- MLX est le framework d’apprentissage automatique d’Apple pour Apple Silicon. mlx-lm s’en sert pour faire tourner des modèles de langage.
- llama.cpp est un moteur d’inférence rapide en C/C++ qui fait tourner des modèles GGUF sur presque tout matériel, y compris les Mac via Metal.
- Ollama est l’interface simple : une commande pour télécharger et lancer un modèle, avec une API locale. Sur Apple Silicon, il propose désormais une préversion basée sur MLX.
- Pour les résultats natifs les plus rapides sur Mac, MLX ; pour le plus grand choix de modèles et de plateformes, llama.cpp ; pour démarrer le plus facilement, Ollama ou LM Studio.
1Ce qu’est chacun
| MLX (mlx-lm) | llama.cpp | Ollama | |
|---|---|---|---|
| Créé par | Apple, open source (MIT) | Communauté open source | Ollama, open source |
| Fonctionne sur | Apple Silicon | Mac, Windows, Linux, de nombreux GPU | Mac, Windows, Linux |
| Format de modèle | MLX (safetensors) | GGUF | Sa propre bibliothèque ; GGUF et, en préversion, MLX sur Mac |
| Idéal pour | La vitesse et la recherche sur Mac | La portabilité, le choix de quantification | La simplicité, les apps qui ont besoin d’une API |
| Entraînement et fine-tuning | Oui (LoRA et complet) | Limité | Non |
2La vitesse sur Apple Silicon
Pour générer du texte, les trois butent sur la même limite : la bande passante mémoire. Les différences viennent de la façon dont chacun exploite le GPU et dont ses modèles sont quantifiés.
MLX est écrit pour la mémoire unifiée d’Apple Silicon et, sur les puces M5, exploite les accélérateurs neuronaux du GPU : Apple a mesuré un délai avant le premier token 3,3 à 4,1 fois plus court que sur M4 (Apple). En mars 2026, Ollama a commencé à passer à MLX sur Apple Silicon, dans une préversion offrant de fortes accélérations pour les modèles pris en charge (Ollama), ce qui en dit long sur l’état des performances sur Mac.
llama.cpp reste très rapide et bien mesuré sur Mac ; son fil de benchmarks public est la meilleure référence pour comparer les puces (llama.cpp). Pour des chiffres propres à MLX, voir MLX Bench.
3Lequel utiliser
- Vous voulez discuter avec un modèle dès aujourd’hui : LM Studio (une app qui fait tourner les modèles MLX comme GGUF) ou Ollama.
- Vous développez une app qui a besoin d’une API locale : Ollama, ou
mlx_lm.serverpour un endpoint compatible OpenAI sur MLX. - Vous voulez le maximum de vitesse sur un Mac, ou faire du fine-tuning : MLX avec mlx-lm.
- Il vous faut la même configuration sur Mac, Linux et Windows, ou une quantification GGUF précise : llama.cpp.
Notre guide pas à pas pour faire tourner un LLM sur votre Mac les couvre tous.
4MLX au-delà d’un seul Mac
MLX fonctionne aussi sur plusieurs Mac, via Thunderbolt 5 avec RDMA (clusters IA de Mac). Et c’est le moteur de MLX Network : MLX Node exécute des tâches d’IA sur le framework MLX pour le réseau et gagne des jetons MLX pour le travail vérifié. MLX Network est un projet indépendant, qui n’est pas conçu par Apple ; voici la différence.
5Questions
- MLX est-il plus rapide que llama.cpp ?
- Sur Apple Silicon, MLX est souvent aussi rapide ou plus rapide en génération, et surtout en lecture des prompts sur les puces M5. Les résultats varient selon le modèle et la quantification : comparez sur votre propre Mac.
- Ollama peut-il utiliser MLX ?
- Oui, en préversion depuis Ollama 0.19 sur Apple Silicon, pour les modèles pris en charge, sur les Mac dotés de plus de 32 GB de mémoire.
- Les modèles MLX et GGUF sont-ils différents ?
- Ce sont des formats de fichier différents pour les mêmes types de modèles. Beaucoup de modèles populaires sont publiés dans les deux ; l’organisation mlx-community sur Hugging Face propose des milliers de conversions MLX.