mlx

AirPosture: AirPods als Haltungscoach

MLX Studio - Heimat von JANG_Q - Bilderzeugung/bearbeitung + Chat/Code Alles in einem - + OpenClaw (Anthropic API)

Sudoloser Apple Silicon Systemmonitor (native SwiftUI GUI) mit ANE-, Media Engine- und Speicherbandbreiten-Tracking

Optimierte Whisper-Modelle für Streaming und den Einsatz auf Geräten

vMLX - JANGTQ Uber komprimierte MLX-Modelle - L2-Festplatten-Cache (überlebt Neustarts) + L1 Paged (super schnelles ttft) + Hybrid SSM Scheduler + Cont Batching + usw.!

🤖✨ ChatMLX ist eine moderne, Open-Source-Hochleistungs-Chatanwendung für macOS basierend auf großen Sprachmodellen.

Ein modulares Swift-SDK zur Audioverarbeitung mit MLX auf Apple Silicon

⚡ Nativer MLX Swift LLM Inferenzserver für Apple Silicon. OpenAI-kompatible API, SSD-Streaming für 100B+ MoE-Modelle, TurboQuant KV-Cache-Kompression, macOS + iOS iPhone-App.

MLX Omni Server ist ein lokaler Inferenz-Server, der auf Apples MLX-Framework basiert und speziell für Apple Silicon (M-Series) Chips entwickelt wurde. Er implementiert OpenAI-kompatible API-Endpunkte und ermöglicht so eine nahtlose Integration mit bestehenden OpenAI SDK Clients, während er die Leistung der lokalen ML-Inferenz nutzt.

Eine vollständig lokale und private Speech-To-Text-App mit mehreren Modell-Backends, Sprecherdiarisierung und Kalendermodus – verfügbar für Windows, macOS und Linux

Implementierung von F5-TTS in MLX

Bis zu 4-fach schnellere LLM-Dekodierung auf Apple Silicon, verlustfrei. Natives MLX-Port von DeepSeek DSpark & z-lab DFlash speculative decoding – Gemma-4, Qwen3.8, Muse-Glimmer, Nemotron, Ornith-1.0, ternary Bonsai-27B.

Rätsel lösen. Metal lernen 🤘

CLI-Tool für semantische Bildsuche.

Node-basiertes Tool für Creative Coding, 3D und Bildverarbeitung, inspiriert von Quartz Composer

Lokale Ausführung von Qwen3-TTS Text-to-Speech auf dem Mac (M1/M2/M3/M4). Stimmenklonierung, Stimmendesign und benutzerdefinierte Stimmen. 100 % offline mittels MLX.

Lokale Meeting-Aufzeichnung, Diktierfunktion und Vault-native Wissensebene für macOS. Nichts verlässt Ihren Mac.