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中文(ZH) oMLX vs Ollama Mac 本地推論Qwen3.5–35B實測

oMLX 在 Mac LLM 推理速度上显著优于 Ollama

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

对在 Mac 设备上本地运行 LLM 的 oMLX 和 Ollama 进行的性能比较显示出显著的速度差异。oMLX 利用 Apple Silicon 的 MLX 框架，与使用 GGUF 后端的 Ollama 相比，其 token 生成速度快了 35%，多轮对话延迟降低了 7 倍。虽然 oMLX 提供了 SSD KV Cache 和 Continuous Batching 等专业功能，但 Ollama 在跨平台兼容性和更广泛的模型生态系统方面仍具优势。 AI

影响 oMLX 在 Mac 上的卓越性能可能会加速本地 LLM 的普及，尤其对于重视速度和响应能力的开发者和用户，特别是代理应用。

排序理由 文章详细比较了两种 LLM 推理引擎在特定硬件平台上的技术细节和基准测试结果，类似于一项研究报告。

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oMLX 在 Mac LLM 推理速度上显著优于 Ollama

报道来源 [2]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 中文(ZH) · JH5 ·

    oMLX 对比 Ollama Mac 本地推理 Qwen3.5-35B 实测

    <h1> 同一顆 35B 模型，快 7 倍：oMLX vs Ollama Mac 本地推論完整對決 </h1> <blockquote> <p>Mac Studio M2 Max 96GB 上，同一顆 Qwen3.5-35B-A3B 模型的循序盲測比較</p> </blockquote> <p>Mac Studio M2 Max 跌 Ollama + Qwen3.5-35B，多輪對話延遲是 30 秒。換成 oMLX 同一顏模型，降到 4 秒——不是因為換了更強的模型，而是因為換了推論後端。</p> <p>這篇就是那次切換的完整測試紀錄。同一台機器、同一顆…

  2. dev.to — LLM tag TIER_1 中文(ZH) · JH5 ·

    oMLX vs Ollama Mac 本地推理 Qwen3.5-35B 实测

    <h1> 同一顆 35B 模型，快 7 倍：oMLX vs Ollama Mac 本地推論完整對決 </h1> <blockquote> <p>Mac Studio M2 Max 96GB 上，同一顆 Qwen3.5-35B-A3B 模型的循序盲測比較</p> </blockquote> <p>Mac Studio M2 Max 跌 Ollama + Qwen3.5-35B，多輪對話延遲是 30 秒。換成 oMLX 同一顏模型，降到 4 秒——不是因為換了更強的模型，而是因為換了推論後端。</p> <p>這篇就是那次切換的完整測試紀錄。同一台機器、同一顆…

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