面向 Apple silicon 的数组计算框架，让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理，省去折腾 CUDA 的麻烦。

基于苹果 MLX 框架的语音处理库，在 Apple Silicon 上高效完成语音合成、语音识别和语音转换，适合本地跑多模态语音任务。

在 Apple Silicon 上通过 MLX 框架运行大语言模型，支持加载、推理和微调，让 Mac 本地跑 LLM 更省心。

在 Mac 上基于 Apple Silicon 用 MLX 跑视觉语言模型的推理与微调工具包，支持 LLaVA、Pixtral、Florence2 等多种 VLM，本地即可完成多模态任务。

面向 Apple Silicon 的本地 LLM 推理服务器，兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口，主打编码智能体的可靠工具调用，同权重下比 mlx-lm 快至多 4 倍。

在 Apple Silicon 上跑大模型的高性能推理服务，兼容 OpenAI 和 Anthropic 接口，支持 MLX 原生加速、连续批处理、多模态和 MCP 工具调用。

在 Apple Silicon Mac 上原生微调大模型的工具，基于 MLX 支持 SFT、DPO、GRPO 以及视觉、语音、OCR 等多模态训练，API 兼容 Unsloth。

在 Apple Silicon 上通过 MLX 原生实现 DeepSeek DSpark 与 DFlash 投机解码，让本地大模型推理最高提速 4 倍且无损，兼容 Gemma、Qwen、Nemotron 等模型。

在 Mac 上用 MLX 本地跑视觉和文本嵌入模型的 Python 包，方便给 RAG 和检索应用生成向量，不用依赖云端 API。

开源 AI 语音工作室，支持声音克隆、语音听写和语音生成，基于 Qwen3-TTS 与 Whisper，可在 CUDA 或 MLX 上本地运行。

本地运行的 ElevenLabs 开源替代品，支持声音克隆、语音设计、视频配音、听写、转写和有声书制作，覆盖 646 种语言。

本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。

一条命令就能从数百个模型和供应商里筛出适合你硬件配置的本地大模型，省去逐个试跑和查显存的麻烦。

一款简洁优雅的 macOS 词典翻译应用，支持划词查询、离线 OCR 识别，并聚合有道、苹果词典、OpenAI、DeepL、Google 等十余种翻译服务。

用一套可读的 Einstein 记号统一 PyTorch、JAX、TensorFlow 等框架的张量操作，让 reshape、转置、rearrange 这类代码更清晰、更不容易出错。

面向 macOS 的原生开源代码编辑器，用 Swift 和 AppKit 打造，给苹果开发者提供一个免费、可扩展的轻量 IDE 替代方案。

一行代码就能把 GPT 换成任意开源大模型，统一推理 API 支持云端、本地和笔记本部署，覆盖语言、语音和多模态模型。

用 Swift 写的原生 macOS AI 智能体运行环境，可接入任意模型，支持持久记忆、自主执行和加密身份，全程离线运行。

面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。

macOS 和 iOS 上的原生 RSS 阅读器，用 Swift 编写，支持 RSS、JSON Feed 等订阅格式，适合想要干净、无广告阅读体验的苹果用户。

在 Apple Silicon 上用 MLX 原生跑 FLUX、Qwen-Image 等前沿图像与视频生成模型，省去 PyTorch 依赖，让 Mac 本地出图更顺畅。

用苹果 Find My 网络追踪自己的蓝牙设备，通过逆向离线查找协议把自制标签接入这个庞大网络，无需 AirTag 也能定位。

让 vLLM 在 Apple Silicon 的 Mac 上跑起来，通过 Metal 和 MLX 后端把大模型推理搬到本地苹果芯片，省去 GPU 服务器。

一套 0.8B 到 27B 的开源决策模型，一次前向就能为每个选项给出校准概率，只在不确定时才输出简短思考；配套 vLLM、llama.cpp 和 MLX 推理引擎。

一款 iOS/macOS 原生应用，通过 Ollama 连接本地自托管的大语言模型（Llama2、Mistral、Vicuna 等）进行对话，让私有模型在苹果设备上开箱即用。

在本地设备上跑实时多模态 AI 的 Python 项目，整合语音识别、语音合成和本地大模型，实现类似 GPT-Live 的实时对话体验，支持 Apple Silicon 和 MLX。

面向 Apple Silicon 的本地语音工具箱，用 MLX 和 CoreML 在 iOS/macOS 上跑语音识别、语音合成、语音转换、VAD 和说话人分离，全程端侧推理。

用 Python 实现 APNs 推送和 iMessage 协议客户端，可收发 iMessage 消息，适合研究苹果推送与 iMessage 通信机制的逆向工程。

在 Mac 上跑 Qwen 3.8 等大模型的原生推理引擎，靠 MTP 投机解码把速度拉到 125 tok/s，16GB 内存也能跑 27B 模型，并提供 OpenAI/Anthropic 兼容的本地服务。

Spark-X2.6 是面向端侧设备的开源模型系列，主打把智能体能力压进本地运行的模型里，支持 llama.cpp、MLX 等推理后端。

本地运行的 AI 聊天应用与推理引擎，基于 llama.cpp 加载 GGUF 开源权重模型，完全离线、保护隐私，支持 Apple Silicon 桌面端。

面向流式和端侧场景优化的 Whisper 语音识别模型，支持 Apple Silicon、CoreML、MLX 和 NVIDIA GPU，可做实时转写与翻译。

在 16–64 GB 内存的 Apple Silicon Mac 上，从 SSD 流式加载 105 GB 的 4-bit 大模型跑推理，纯 Swift + MLX/Metal 实现，离线无需 Python。

用 Zig 写的跨平台 LLM 推理引擎，支持 Metal、CUDA 和 Vulkan，让同一套代码在苹果、NVIDIA 和通用 GPU 上跑大模型推理。

兼容 KeePass 数据库的 iOS 与 macOS 密码管理器，可直接打开和编辑 kdbx 文件，让苹果设备用户沿用已有的密码库。

用 Swift 写的轻量本地大模型推理库，能在 macOS、iOS、watchOS、tvOS、visionOS 上直接跑 GGUF 模型，代码简单易读，方便苹果生态应用集成。

面向 Apple Silicon 的原生 SwiftUI 系统监控工具，无需 sudo 即可实时查看 ANE、媒体引擎和内存带宽占用，方便排查本地大模型推理时的硬件瓶颈。

面向 Mac 和 NVIDIA DGX Spark 的 AI 电影制作工作室，按剧组流程规划分镜，并用 Qwen-Image、FLUX、MiniMax 等模型生成带声音的画面与视频。

CVNets 是苹果开源的计算机视觉训练库，基于 PyTorch，支持分类、检测、分割等任务，覆盖 ImageNet、COCO、ADE20K 等主流数据集。

基于 AVPlayer 和 FFmpeg 的苹果全平台视频播放器，支持 HLG、HDR10、杜比视界与杜比全景声，以及图文混合字幕。