我试过的每个 LLM 服务器都让我在便利性和可控性之间做选择。我想把常用模型固定在内存中，按需自动切换较重的模型，设置上下文限制，并从菜单栏管理这一切。

oMLX 将 KV 缓存持久化在热内存层和冷 SSD 层之间。即使对话中途上下文发生变化，所有历史上下文仍然保留在缓存中，可跨请求复用，让本地 LLM 在配合 Claude Code 等工具做实际编码时真正变得可用。这就是我做 oMLX 的原因。

安装

macOS 应用

从 Releases 下载 .dmg，拖到 Applications 即可。应用支持自动更新，后续升级只需一键完成。macOS 应用也会安装轻量的 ~/.omlx/bin/omlx CLI shim，因此可以从终端命令或 Apple Shortcuts 控制由应用管理的服务器。

Homebrew

brew tap jundot/omlx https://github.com/jundot/omlx
brew install omlx --with-custom-kernel   # 包含原生自定义内核（需要完整 Xcode）
# 没有完整 Xcode 时，用 brew install omlx 安装不含内核的版本

# 升级到最新版本
brew update && brew upgrade omlx

# 作为后台服务运行（崩溃时自动重启）
brew services start omlx

# 可选：MCP（Model Context Protocol）支持
/opt/homebrew/opt/omlx/libexec/bin/pip install mcp

从源码安装

git clone https://github.com/jundot/omlx.git
cd omlx
make install                # 以 editable 模式安装（含 Web UI 和原生自定义内核）
# 没有完整 Xcode 时，用 make install-no-kernels 安装不含内核的版本
make mcp                    # 可选：添加 MCP（Model Context Protocol）支持

需要 macOS 15.0+ (Sequoia)、Python 3.11–3.13 和 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4/M5）。

关于原生自定义内核： GLM-5.2、MiniMax M3 和 Qwen3.5 需要这些内核，缺少时会在没有提示的情况下回退到慢得多的通用路径。make install 会一并构建内核并检查每个内核都能加载，这需要带 Metal 工具链的完整 Xcode（xcodebuild -downloadComponent MetalToolchain），仅有 Command Line Tools 不够。没有 Xcode 时，请使用已预编译内核的官方 DMG，或使用 make install-no-kernels。make kernels 只从头重新构建内核。检查安装：
python -c "from omlx.custom_kernels import native_kernel_status; print(native_kernel_status())"

快速开始

macOS 应用

从 Applications 文件夹启动 oMLX。欢迎界面会引导你完成三个步骤 — 模型目录设置、服务器启动、首个模型下载。就是这样。要连接 OpenClaw、OpenCode、Codex、Hermes Agent、Copilot 或 DeepSeek Harness，请参阅集成。

CLI

omlx serve --model-dir ~/models

服务器会自动从子目录中发现 LLM、VLM、嵌入模型和重排序模型。任何 OpenAI 兼容客户端都可以连接到 http://localhost:8000/v1。内置聊天 UI 也可在 http://localhost:8000/admin/chat 使用。

Homebrew 服务

如果通过 Homebrew 安装，可以将 oMLX 作为托管后台服务运行：

brew services start omlx    # 启动（崩溃时自动重启）
brew services stop omlx     # 停止
brew services restart omlx  # 重启
brew services info omlx     # 查看状态

服务使用默认配置运行 omlx serve（~/.omlx/models，端口 8000）。要自定义，可以设置环境变量（OMLX_MODEL_DIR、OMLX_PORT 等），或运行一次 omlx serve --model-dir /your/path 将设置保存到 ~/.omlx/settings.json。

日志写入两个位置：

服务日志: $(brew --prefix)/var/log/omlx.log（stdout/stderr）
服务器日志: ~/.omlx/logs/server.log（结构化应用日志）

功能

在 Apple Silicon 上支持文本 LLM、视觉语言模型（VLM）、OCR 模型、嵌入模型和重排序模型。

管理后台

在 /admin 提供实时监控、模型管理、聊天、基准测试和模型级设置的 Web UI。支持英语、韩语、日语、中文和俄语。所有 CDN 依赖已内置，完全支持离线运行。

实验性多 Mac 推理

源码构建版本可通过基于 Ring 或雷雳（Thunderbolt）RDMA/JACCL 的 MLX 流水线秩，将已下载的单一语言模型拆分并运行在多台内存规格不等的 Mac 上。集群仪表盘支持只读节点发现、严格的 SSH/运行时校验、感知字节级差异的分片规划、实测算力与链路负载均衡、感知内存余量的执行调优、激活，并在两台 Mac 上提供实时的分片与性能图谱。交互模式、均衡模式与吞吐量配置模式公开了合并批处理、提示词缓存亲和性、轮换 KV 限制、Ring 连接调优以及受能力门禁控制的实验性纯 Token 输出路径。有关安装设置、安全边界、当前限制以及物理硬件验证清单，请参阅跨 Mac 分布式推理。

视觉语言模型

使用与文本 LLM 相同的连续批处理和分层 KV 缓存堆栈运行 VLM。支持多图聊天、base64/URL/文件图像输入，以及带视觉上下文的工具调用。MiMo V2.6 权重（包含配套 sidecar）还支持抽帧视频和 24 kHz 音频输入。Qwen3.5、Qwen3.6 和 Qwen3.8 权重（包括密集模型与 MoE）支持通过 base64 video_url / input_video 数据 URI 进行原生视频输入；视频输入需要 OpenCV (opencv-python-headless)。官方 MiMo V2.6 权重的 oQ 格式转换完整保留图像和音频支持。OCR 模型（DeepSeek-OCR、DOTS-OCR、GLM-OCR）会被自动识别，并使用优化的提示词。

分层 KV 缓存（热缓存 + 冷缓存）

借鉴 vLLM 的基于块的 KV 缓存管理，支持前缀共享和写时复制（Copy-on-Write）。缓存分为两个层级：

热缓存（RAM）: 频繁访问的块保留在内存中，实现快速读取。
冷缓存（SSD）: 热缓存满时，块会以 safetensors 格式转存到 SSD。下次请求命中相同前缀时，直接从磁盘恢复，无需重新计算 — 即使服务器重启也不会丢失。

连续批处理

通过 mlx-lm 的 BatchGenerator 处理并发请求。最大并发请求数可通过 CLI 或管理面板配置。

Claude Code 优化

支持在 Claude Code 中使用较小上下文模型：不再缩放上报的 Token 数量，而是按模型真实的上下文窗口触发自动压缩，同时提供 SSE keep-alive 防止长时间预填充导致的读取超时。

多模型服务

在同一服务器中加载 LLM、VLM、嵌入模型和重排序模型。通过自动和手动控制的组合管理模型：

LRU 驱逐: 内存不足时，最近最少使用的模型会被自动卸载。
手动加载/卸载: 在管理后台通过状态标识按需加载或卸载模型。
模型固定: 固定常用模型使其始终保持加载状态。
模型级 TTL: 为每个模型设置空闲超时，在一段时间不活动后自动卸载。
进程内存限制: 总内存限制（默认：系统 RAM - 8GB）防止系统级 OOM。

模型级设置

在管理后台直接配置每个模型的采样参数、聊天模板参数、TTL、模型别名、模型类型覆盖等。修改即时生效，无需重启服务器。

模型别名: 设置自定义 API 显示名称。/v1/models 返回别名，请求时别名和目录名均可使用。
模型类型覆盖: 无论自动检测结果如何，手动设置为 LLM 或 VLM。
配置文件: 保存每个模型的命名设置组合，并在管理后台中切换。配置文件可以选择性地作为独立模型公开：/v1/models 随后也会列出 <模型>:<配置文件>（例如 qwen3-8b:thinking），它在与基础模型相同的引擎上运行，并按请求叠加该配置文件的设置 — 无需额外内存，无需重新加载。当基础模型有别名时，公开的 ID 以 <别名>:<配置文件> 形式呈现；目录名形式仍然有效，与基础模型一样。

内置聊天

从管理后台直接与已加载的模型聊天。支持对话历史、模型切换、深色模式、推理模型输出，以及 VLM/OCR 模型的图片上传。

模型下载器

在管理后台中直接搜索和下载 HuggingFace 上的 MLX 模型。浏览模型卡片、查看文件大小，一键下载。

集成

在管理后台中一键设置 OpenClaw、OpenCode、Codex、Hermes Agent、Copilot、Pi 和 DeepSeek Harness。无需手动编辑配置文件。

性能基准测试

从管理后台一键运行基准测试。测量预填充（PP）和 Token 生成（TG）的每秒 Token 数，包含部分前缀缓存命中测试以获得真实的性能数据。

macOS 菜单栏应用

原生 Swift / SwiftUI 菜单栏应用（非 Electron）。无需打开终端即可启动、停止和监控服务器。包含持久化服务统计（重启后保留）、崩溃自动重启和基于 Sparkle 的自动更新。

API 兼容性

OpenAI 和 Anthropic API 的直接替代品。支持流式使用统计（stream_options.include_usage）、llama.cpp 风格的 prefill 进度（return_progress）、Anthropic adaptive thinking 和视觉输入（图像支持 base64 或 URL，视频支持 base64）。

端点	说明
`POST /v1/chat/completions`	聊天补全（流式）
`POST /v1/completions`	文本补全（流式）
`POST /v1/messages`	Anthropic Messages API
`POST /v1/embeddings`	文本嵌入
`POST /v1/rerank`	文档重排序
`POST /v1/systemone`	决策模型的类型化判断 (TypeSafe System One)
`GET /v1/models`	列出可用模型
`POST /tokenize`, `POST /detokenize`	兼容 vLLM 的分词器 API（也可通过 `/v1` 访问）

用于设置、模型、下载、量化和基准测试的管理 API 接受主 API 密钥作为 Bearer 令牌，在 headless 模式下同样可用。详见 Admin API。

工具调用与结构化输出

支持 mlx-lm 中所有可用的函数调用格式、JSON Schema 验证和 MCP 工具集成。工具调用需要模型的聊天模板支持 tools 参数。以下模型系列通过 mlx-lm 的内置工具解析器自动检测：

模型系列	格式
Llama、Qwen、DeepSeek 等	JSON `<tool_call>`
Qwen3.5 系列	XML `<function=...>`
Gemma	`<start_function_call>`
GLM (4.7, 5)	`<arg_key>/<arg_value>` XML
MiniMax	Namespaced `<minimax:tool_call>`
Mistral	`[TOOL_CALLS]`
Kimi K2	`<\|tool_calls_section_begin\|>`
Longcat	`<longcat_tool_call>`

上表未列出的模型，只要聊天模板支持 tools 参数且输出采用可识别的 <tool_call> XML 格式，也有可能正常工作。针对支持工具调用的流式请求，系统会增量发射助手文本，同时隐藏已知的工具调用控制标记；结构化工具调用将在完成整个回合解析后发射。

裸 JSON、EBNF 或正则表达式语法会从第一个生成的 token 开始约束回答，因此会忽略 thinking_budget。如需将受约束的结构化输出与独立的、带预算的推理阶段相结合，请配置兼容的 reasoning_parser。

模型

将 --model-dir 指向包含 MLX 格式模型子目录的目录。支持两级目录结构（如 mlx-community/model-name/）。

~/models/
├── Step-3.5-Flash-8bit/
├── Qwen3-Coder-Next-8bit/
├── gpt-oss-120b-MXFP4-Q8/
├── Qwen3.5-122B-A10B-4bit/
└── bge-m3/

模型会按类型自动识别。也可以直接在管理后台下载模型。

类型	模型
LLM	mlx-lm 支持的所有模型
VLM	Qwen3.5 系列、GLM-4V、Pixtral 及其他 mlx-vlm 模型
OCR	DeepSeek-OCR、DOTS-OCR、GLM-OCR
嵌入	BERT、BGE-M3、ModernBERT、EmbeddingGemma 2
重排序	ModernBERT、XLM-RoBERTa
决策	Clef、Clef-Flash、OpenJev、Decision 3.0 (d3, d3-flash, d3-mini, d3-nano, d3-lite, d3-edge)

CLI 配置

# 已加载模型的内存限制
omlx serve --model-dir ~/models --max-model-memory 32GB

# 进程级内存限制（默认：auto = RAM - 8GB）
omlx serve --model-dir ~/models --max-process-memory 80%

# 启用 KV 块的 SSD 缓存
omlx serve --model-dir ~/models --paged-ssd-cache-dir ~/.omlx/cache

# 设置内存热缓存大小
omlx serve --model-dir ~/models --hot-cache-max-size 20%

# 调整最大并发请求数（默认: 8）
omlx serve --model-dir ~/models --max-concurrent-requests 16

# 使用 MCP 工具
omlx serve --model-dir ~/models --mcp-config mcp.json

# HuggingFace 镜像端点（适用于受限地区）
omlx serve --model-dir ~/models --hf-endpoint https://hf-mirror.com

# API 密钥认证
omlx serve --model-dir ~/models --api-key your-secret-key
# 仅限 Localhost：在管理后台全局设置中跳过验证

# 仅运行推理和管理 API，不启用 Web UI（不会保存到设置）
omlx serve --model-dir ~/models --headless

以上所有设置也可以在 /admin 的 Web 管理后台中配置。设置保存在 ~/.omlx/settings.json，CLI 参数优先级更高。

架构

FastAPI Server (OpenAI / Anthropic API)
    │
    ├── EnginePool (多模型、LRU 驱逐、TTL、手动加载/卸载)
    │   ├── BatchedEngine (LLM，连续批处理)
    │   ├── VLMEngine (视觉语言模型)
    │   ├── EmbeddingEngine
    │   ├── RerankerEngine
    │   └── DecisionEngine
    │
    ├── ProcessMemoryEnforcer (总内存限制、TTL 检查)
    │
    ├── Scheduler (FCFS，可配置并发数)
    │   └── mlx-lm BatchGenerator
    │
    └── Cache Stack
        ├── PagedCacheManager (GPU，基于块，CoW，前缀共享)
        ├── Hot Cache (内存缓存，write-back)
        └── PagedSSDCacheManager (SSD 冷缓存，safetensors 格式)

开发

构建命令

命令	作用
`make install`	以 editable 模式安装服务器和 Web UI，并构建原生自定义内核
`make install-no-kernels`	不含内核的相同安装（适用于没有完整 Xcode 的环境）
`make mcp`	添加 MCP（Model Context Protocol）支持
`make dev`	与 `make install` 相同，另含开发工具（`make dev-no-kernels` 不含内核）
`make kernels`	删除已构建的原生自定义内核并重新编译，然后检查每个内核都能加载
`make web`	重新构建 Web UI 的 CSS 并规范化翻译文件
`make app`	暂存包含新编译原生自定义内核的 `oMLX.app`

构建原生自定义内核需要带 Metal 工具链的完整 Xcode（xcodebuild -downloadComponent MetalToolchain）。

CLI 服务器

git clone https://github.com/jundot/omlx.git
cd omlx
make dev
pytest -m "not slow"

Web UI

Web 管理界面位于 apps/omlx-web/，并包含在同一个包中，因此 make dev 会一并安装。修改模板、JavaScript 或翻译后，运行 make web 重新构建 CSS 并规范化翻译文件。

macOS 应用

原生 SwiftUI 应用位于 apps/omlx-mac/，需要 Xcode 26.5+ 和 Python 3.11+。venvstacks 已声明为 dev 依赖，因此 make dev（或 uv sync --dev）会引入固定版本。若偏好主机全局工具运行器，也可使用 uvx venvstacks 或 pipx run venvstacks。

# 暂存可运行的 oMLX.app（xcodebuild + venvstacks Python 层 + 原生内核 + ad-hoc 签名）
make app

# 结果在 apps/omlx-mac/build/Stage/oMLX.app
open apps/omlx-mac/build/Stage/oMLX.app

# 强制重建 venvstacks（默认按指纹缓存）
apps/omlx-mac/Scripts/build.sh release --rebuild-donor

首次 cold 构建需要 10–20 分钟（venvstacks Python 层组装）。后续构建复用 packaging/_export/ 缓存，约 4 分钟完成。层配置请参阅 packaging/README.md，Swift 源码请参阅 apps/omlx-mac/。

贡献

欢迎贡献！详情请参阅贡献指南。

Bug 修复和改进
性能优化
文档改进

许可证

Apache 2.0

致谢

MLX 和 mlx-lm by Apple
mlx-vlm - Apple Silicon 上的视觉语言模型推理
vllm-mlx - oMLX 从 vllm-mlx v0.1.0 起步，经过大幅演进，增加了多模型服务、分层 KV 缓存、完整分页缓存支持的 VLM、管理后台和 macOS 菜单栏应用
venvstacks - macOS 应用包的便携 Python 环境分层
mlx-embeddings - Apple Silicon 嵌入模型支持
dflash-mlx - Apple Silicon 上的块扩散推测解码 (Block diffusion speculative decoding)
MTPLX - Lightning MTP 的验证形态 Metal 内核由 Youssof Altoukhi 的 MTPLX 提供支持，同时也启发了 depth-k 流水线设计
mlx-serve - 融合 GDN 验证预处理内核改编自 mlx-serve 对 mlxfast-challenge qwen35_packed_gdn_prework 内核的移植，Qwen4 的融合 GDN decode 与 prefill 内核改编自 mlx-serve 的 MIT 开源 transformer.zig；Qwen4 QSA 的 128 位 K/V 暂存改编自 mlx-serve 的 MIT 开源 msv_attn_p256 内核
Splash - 验证形态线性内核采用 Splash 的 bf16 0x4300 | q 权重操作数与分组输入求和（来自其 Apache-2.0 开源的 linear_q4_sgmatrix.metal），张量运算验证注意力借鉴了 Splash paged_attention_tile.h 的分块设计
SiliconScope - 菜单栏统计信息的设计和渲染方法参考了 Kennt Kim 的 SiliconScope，这也启发了高能效重渲染门禁机制