Macfax
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Long-context models are coming to our phones and laptops. Sevren (the new kid on the European block) ported FlashPrefill V2 to MLX, bringing block-sparse attention to Apple silicon giving a 1.78X speedup on 32K tokens. OS code: github.com/sevren-ai/Fl... Blog post: sevren.ai/blog/flashpr...
Ver postRun Claude Code entirely on-device using an MLX-native server on Apple Silicon to execute local AI models without API keys.
Ver postIncreasingly less quantised. And it's not just theoretical (even just with MLX versions), you could deploy it within the next ten minutes. With OpenCode, not just the circa-2023 chat interface against which willfully-uninformed critics tilt. Unified memory was the right move. On DGX Spark too.
Ver post■検証の背景と目的 ・LLMの実運用では高速な応答性が求められるため、推論速度の最適化が重要になる。 ・mlx-dsparkはApple Silicon向けMLXフレームワーク上でSpeculative Decodingを利用し、デコード処理を加速させるためのライブラリである。 ■主要な性能改善点 ・DFlash 2を採用した結果、Generationモードにおいて生成速度が39.33 tok/sから61.53 tok/sへと約1.5倍に向上している。
Ver postQwen3.8-27BのMLX版をLM Studioで少し試してみた。だいたい14tok/sぐらい
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