Qwen3-8B的4位AWQ量化版本，专为MLX库优化，支持19.2万词元长上下文处理，适用于边缘设备部署。

这是一个基于Qwen/Qwen3-235B-A22B转换的3位深度量化模型，适用于文本生成任务。

VL-Rethinker-72B的4位量化版本，适用于苹果设备的MLX框架，支持视觉问答任务。

VL-Rethinker-7B 4位MLX量化版是基于TIGER-Lab/VL-Rethinker-7B模型的量化版本，专为苹果设备优化，支持视觉问答任务。

InternVL3-8B-6bit 是一个基于 MLX 格式转换的视觉语言模型，支持多语言图像文本到文本的任务。

这是一个基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct的多模态模型，支持视觉问答任务，已转换为MLX格式以便在Apple芯片上高效运行。

Rombo-LLM-V3.1-QWQ-32b是一个32B参数规模的大型语言模型，经过llama.cpp的imatrix量化处理，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

这是一个基于MLX框架转换的视频文本到文本模型，适用于视频理解和指令跟随任务。

这是一个基于MLX格式的视频文本转文本模型，由HuggingFaceTB开发，支持英文语言处理。

这是一个基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct模型的8位量化版本，专为MLX框架优化，支持图像文本生成任务。

基于deepseek-ai/Janus-Pro-1B的4位量化版本，适用于Apple芯片的MLX框架

WhisperKit 是一款专为苹果芯片设计的本地语音识别框架，提供高效的自动语音识别功能。

基于Llama 3.1优化的80亿参数品牌安全分类模型，专为苹果芯片设备优化

基于Stable Diffusion 3.5 Large优化的MLX框架版本，专为苹果芯片优化的文本到图像生成模型

基于Stable Diffusion 3 Medium的MLX实现，专注于文本到图像生成

基于潜在扩散的文本生成图像模型，专为苹果芯片优化的Core ML版本

基于潜在扩散架构的文本生成图像模型，支持英文提示生成高质量图像

基于潜在扩散模型的文本生成图像技术，能够根据文本输入生成逼真图像

基于潜在扩散的文本生成图像模型，能够根据文本输入生成逼真图像，适用于艺术创作和研究用途。