W skrócie
- MLX to framework Apple do uczenia maszynowego na Apple Silicon. mlx-lm uruchamia na nim modele językowe.
- llama.cpp to szybki silnik inferencji w C/C++, który uruchamia modele GGUF na niemal każdym sprzęcie, w tym na Macach przez Metal.
- Ollama to wygodna nakładka: jedno polecenie pobiera i uruchamia model, z lokalnym API. Na Apple Silicon ma teraz wersję zapoznawczą opartą na MLX.
- Po najszybsze natywne wyniki na Macu sięgnij po MLX; po najszerszy wybór modeli i platform po llama.cpp; po najłatwiejszy start po Ollama lub LM Studio.
1Czym jest każde z nich
| MLX (mlx-lm) | llama.cpp | Ollama | |
|---|---|---|---|
| Twórca | Apple, open source (MIT) | Społeczność open source | Ollama, open source |
| Działa na | Apple Silicon | Mac, Windows, Linux, wiele GPU | Mac, Windows, Linux |
| Format modeli | MLX (safetensors) | GGUF | Własna biblioteka; GGUF, a na Macu w wersji zapoznawczej MLX |
| Najlepsze do | Szybkość i badania na Macach | Przenośność, wybór kwantyzacji | Łatwość obsługi, aplikacje potrzebujące API |
| Trenowanie i dostrajanie | Tak (LoRA i pełne) | Ograniczone | Nie |
2Szybkość na Apple Silicon
Przy generowaniu tekstu wszystkie trzy ogranicza to samo: przepustowość pamięci. Różnice wynikają z tego, jak dobrze każde z nich wykorzystuje GPU i jak skwantyzowane są jego modele.
MLX jest napisane z myślą o pamięci zunifikowanej Apple Silicon, a na układach M5 korzysta z akceleratorów neuronowych GPU: według pomiarów Apple czas do pierwszego tokena jest od 3,3 do 4,1 raza krótszy niż na M4 (Apple). W marcu 2026 roku Ollama zaczęła przechodzić na MLX na Apple Silicon w wersji zapoznawczej z dużym przyspieszeniem dla obsługiwanych modeli (Ollama), co wiele mówi o tym, gdzie dziś jest wydajność na Macu.
llama.cpp pozostaje bardzo szybki i dobrze zmierzony na Macach; jego publiczny wątek z benchmarkami to najlepsze źródło do porównywania układów (llama.cpp). Wyniki dla samego MLX znajdziesz w MLX Bench.
3Które wybrać
- Chcesz porozmawiać z modelem już dziś: LM Studio (aplikacja, która uruchamia modele MLX i GGUF) albo Ollama.
- Budujesz aplikację, która potrzebuje lokalnego API: Ollama albo
mlx_lm.serverz endpointem zgodnym z OpenAI na MLX. - Chcesz wycisnąć z Maca jak najwięcej szybkości albo dostrajać modele: MLX z mlx-lm.
- Potrzebujesz tej samej konfiguracji na Macu, Linuksie i Windowsie albo konkretnej kwantyzacji GGUF: llama.cpp.
Nasz poradnik krok po kroku o uruchamianiu LLM na Macu omawia je wszystkie.
4MLX na więcej niż jednym Macu
MLX działa też na kilku Macach jednocześnie, przez Thunderbolt 5 z RDMA (klastry AI z Maców). Jest też silnikiem MLX Network: MLX Node wykonuje zadania AI dla sieci na frameworku MLX i zarabia tokeny MLX za zweryfikowaną pracę. MLX Network to niezależny projekt, którego nie tworzy Apple; oto różnica.
5Pytania
- Czy MLX jest szybsze niż llama.cpp?
- Na Apple Silicon MLX jest często równie szybkie lub szybsze przy generowaniu, a zwłaszcza przy przetwarzaniu promptów na układach M5. Wyniki zależą od modelu i kwantyzacji, więc porównaj je na własnym Macu.
- Czy Ollama może używać MLX?
- Tak, w wersji zapoznawczej od Ollama 0.19 na Apple Silicon, dla obsługiwanych modeli, na Macach z więcej niż 32 GB pamięci.
- Czy modele MLX i GGUF się różnią?
- To różne formaty plików dla tych samych rodzajów modeli. Wiele popularnych modeli jest publikowanych w obu; organizacja mlx-community na Hugging Face ma tysiące konwersji do MLX.