In het kort
- Minions bundelt de ongebruikte GPU's van Macs met Apple silicon voor inferentietaken, zoals embeddings en LLM-antwoorden, zonder nieuwe GPU's te kopen (Apple).
- Het is gebouwd voor één organisatie: een server splitst taken in deeltaken, Macs halen ze op, en een watchdog deelt een deeltaak opnieuw uit als de Mac ervan stil valt.
- Het paper meldt wachttijden die van meer dan 10 uur naar minuten daalden, maar geeft geen aantallen apparaten of snelheidsmetingen.
- MLX Network is een ander, onafhankelijk project: ieders Mac, antwoorden gecontroleerd tegen andere Macs, beloningen in MLX-tokens. Het is niet verbonden aan Apple.
1Wat Minions is
"Minions: A Dynamic and Distributed Virtual GPU Cloud Built on Idle Apple Silicon Devices" is een paper van drie pagina's van Jianhua Li, Yun Xing, Girisha De Silva, Ryan Flint, Kai Yuan en Sean Suchter van Apple, gepubliceerd op 9 oktober 2026 (arXiv) en vermeld op Apple Machine Learning Research (Apple).
Het vertrekpunt: inferentietaken zoals embeddings maken en LLM-antwoorden genereren wachten meestal op centrale GPU-clusters die duur zijn om uit te breiden en vaak overboekt, terwijl de GPU's in Macs met Apple silicon bij dagelijks gebruik grotendeels stilstaan. Minions vraagt of die ongebruikte GPU's te bundelen zijn tot een gedeeld inferentieplatform "without additional hardware investment" (paper).
2Hoe het werkt
- Minion Server neemt taken aan via een webinterface en API's, controleert ze en splitst elke taak in deeltaken.
- Een PostgreSQL-database bewaart elke taak, deeltaak en heartbeat. De Macs komen er nooit rechtstreeks aan.
- Minion Executor draait op elke Mac: hij haalt deeltaken op via REST, downloadt de invoer uit objectopslag (Amazon S3) en het model als dat niet in de cache staat, voert het uit op de GPU van de Mac en schrijft de resultaten terug.
- Minion Watchdog volgt de heartbeats, elke vijf minuten, van Macs die aan het werk zijn, en zet een deeltaak terug in de wachtrij als de Mac slaapt, het netwerk kwijtraakt, uitgaat of door de eigenaar wordt gestopt.
Er is geen centrale planner: Macs strijden om een deeltaak en een uniciteitsregel in de database laat er precies één winnen. Taken gaan op volgorde van binnenkomst, maar de eigenaar van een Mac kan hem eerst op het project van één team zetten. Embeddings draaien met Hugging Face transformers en LLM-antwoorden met Ollama, op de GPU van de Mac (paper).
3Wat het paper meldt
Minions "has been used to support GPU inference workloads across multiple teams". De enige tabel vergelijkt voor en na: wachttijd voor een GPU van uren (tot meer dan 10) naar minuten, nieuwe GPU-aanvragen van nodig naar geen, infrastructuurkosten van hoog naar nul, en de moeite om op te schalen van handmatig naar organisch (paper).
Het beschrijft ook de menselijke kant. Teamleden vragen collega's via Slack om de executor voor een project te draaien, en sommigen waren bang dat hun gegevens op apparaten buiten hun eigen team draaiden. Minions antwoordt met installaties die beperkt zijn tot één team of organisatie, elk met een eigen database en een eigen groep Macs.
4Wat het niet beweert
- Geen benchmarks. Geen tokens per seconde, geen aantal Macs, geen vergelijking met GPU's in datacenters.
- Geen training. Gedistribueerde training staat genoemd als toekomstig werk.
- Geen enkele reuzen-GPU. Elke deeltaak draait op één Mac; het paper beschrijft niet hoe één model over meerdere Macs wordt verdeeld.
- Geen controle van resultaten. Het paper beschrijft niet hoe de antwoorden van de Macs worden gecontroleerd.
- Geen betaling en geen product. Deelnemende Macs krijgen geen beloning, en het paper kondigt geen dienst van Apple aan.
De conclusie kijkt verder vooruit: als ongebruikte Macs "across organizations—or potentially across the global community—can be securely federated", zouden ze een grote gedeelde GPU-pool kunnen vormen. In het paper is dat een richting voor de toekomst, niet iets wat gebouwd is (paper).
5Hoe MLX Network verschilt
| Minions (onderzoek van Apple) | MLX Network | |
|---|---|---|
| Wie meedoet | Macs binnen één team of organisatie | Iedereen met een Mac met Apple Silicon en MLX Node |
| Wat er draait | Embeddings (Hugging Face) en LLM-antwoorden (Ollama) | LLM-taken op Apples MLX-framework |
| Hoe werk binnenkomt | Macs halen deeltaken op bij een centrale server | MLX Node vraagt het netwerk om taken, binnen jouw grenzen |
| Controle van antwoorden | Niet beschreven | Vergeleken met antwoorden van andere Macs en bekende testtaken |
| Beloning | Geen: bestaande hardware zonder kosten | Elk uur MLX-tokens, op een gratis plek 30 dagen vergrendeld |
| Status | Onderzoekspaper; training is toekomstig werk | Mainnet sinds 18 oktober 2026, elk blok in de openbare explorer |
Beide beginnen bij dezelfde waarneming: Macs met Apple silicon hebben capabele GPU's die het grootste deel van de dag stilstaan. Minions houdt dat binnen één organisatie, tussen Macs die het al vertrouwt. MLX Network stelt het open voor iedereen, en daarom controleert het antwoorden tegen andere Macs en betaalt het voor gecontroleerd werk. MLX Network is onafhankelijk en niet verbonden aan Apple; de naam komt van het MLX-framework waarop het draait (waarom die naam).
Wil je dat je Mac meedoet? MLX Node is gratis en werkt alleen wanneer en zo hard als jij toestaat; de regels staan in de whitepaper, en elke Mac in het netwerk staat op MLX World. MLX-tokens kunnen in waarde dalen: lees de risico's.
6Vragen
- Lanceert Apple een GPU-cloud van Macs?
- Dat zegt het paper niet. Het beschrijft een systeem dat teams al gebruiken voor inferentie, en noemt training en het koppelen van ongebruikte Macs tussen organisaties als richtingen voor later. Het kondigt geen product aan.
- Maakt Minions van meerdere Macs één GPU?
- Nee. Een taak wordt gesplitst in onafhankelijke deeltaken en elke deeltaak draait op één Mac. Het paper beschrijft niet hoe één model over meerdere Macs draait.
- Welke modellen draait Minions?
- Embeddingmodellen van Hugging Face, via de transformers-bibliotheek, en LLM-antwoorden via Ollama, op de GPU's van de Macs. Het paper noemt geen specifieke modellen.
- Hoort MLX Network bij Apple of bij Minions?
- Nee. MLX Network is een onafhankelijk netwerk van Macs waarop MLX Node draait. Het is niet verbonden aan Apple en heeft niets te maken met het project Minions.