阿里千问3全系适配苹果MLX框架

阿里云的通义千问（Qwen）大模型团队确实在积极推动其开源模型对多种硬件框架的适配。关于通义千问3（Qwen3）全系适配苹果MLX框架的最新进展，以下是综合信息整理： 1. 苹果MLX框架简介 MLX是苹果专为Apple Silicon（M1/M2/M3等芯片）设计的机器学习框架，支持在Mac、iPhone等设备上高效运行模型，尤其擅长利用统一内存架构提升性能。 优势：无需额外显存拷贝、支持动态图、与PyTorch API风格相似，适合本地部署大模型。 2. 通义千问3（Qwen3）的适配情况 开源支持：Qwen团队已开源多个规模的模型（如Qwen-1.8B、Qwen-72B等），并持续优化对主流框架（PyTorch、Transformers、vLLM等）的支持。 MLX适配： 官方虽未发布完整公告，但社区开发者已成功将部分Qwen模型移植到MLX（例如通过mlx-example项目实现本地推理）。 团队可能正在推进全系模型（包括Qwen3）的官方MLX支持，以覆盖从移动端到桌面端的Apple设备场景。 3. 当前使用建议 社区方案：可通过以下方式在MLX上运行Qwen模型： 转换模型权重（Hugging Face格式 → MLX格式）。 参考开源项目（如mlx-lm）加载Qwen模型进行推理。 性能优化：利用MLX的GPU/NE加速，在M系列芯片上实现低延迟生成。 4. 意义与展望 开发者友好：适配MLX后，Mac用户可直接本地部署Qwen模型，无需依赖云服务。 生态扩展：结合苹果硬件优势（如神经引擎），可能推动更多端侧AI应用（如个人助手、实时翻译等）。 如需最新动态，建议关注： 阿里通义千问GitHub仓库：https://github.com/QwenLM 苹果MLX官方文档：https://github.com/ml-explore/mlx （注：截至2024年7月，官方适配可能仍在进行中，具体以团队公告为准。）