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全部端侧模型

适用于 iPhone 和 Mac 的文本生成模型（Core ML 与 MLX）

该任务共有 842 个模型在 Hugging Face 上标为 Core ML 或 MLX，或由 Apple 发布：Core ML 74 个、MLX 752 个、其他 Apple 模型 16 个。下表列出最近 30 天下载量最高的模型。

最后更新：2026-11-02（UTC）。

显示 100 / 100 个。

模型大小下载量（30 天）
distilbert/distilgpt2Core ML3.2 GB155万
prism-ml/Ternary-Bonsai-27B-mlx-2bitMLX基于 Qwen/Qwen3.6-27B8.5 GB98.5万
prism-ml/Bonsai-27B-mlx-1bitMLX基于 Qwen/Qwen3.6-27B5.2 GB97.6万
rapid-mlx/Ling-3.0-tiny-MLX-4bitMLX基于 inclusionAI/Ling-3.0-tiny4.5 GB39.2万
ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-MLXMLX69.3 GB34.4万
ornith-ai/Ornith-1.5-9B-MLX-8bitMLX9.5 GB31.3万
ornith-ai/Ornith-1.5-9B-MLXMLX17.9 GB31.3万
mlx-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-7B4.3 GB25.9万
ornith-ai/Ornith-1.5-9B-MLX-4bitMLX5.1 GB25.5万
NexVeridian/Qwen3-Coder-Next-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-Next84.7 GB22.5万
ornith-ai/Ornith-1.5-9B-MLX-6bitMLX7.3 GB20.9万
lmstudio-community/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-MLX-4bitMLX基于 deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B4.6 GB19.8万
ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-MLX-8bitMLX36.9 GB18.5万
ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-MLX-4bitMLX19.5 GB17.6万
lmstudio-community/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-MLX-8bitMLX基于 deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.7 GB17.1万
mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8MLX基于 openai/gpt-oss-20b12.1 GB16万
ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-MLX-6bitMLX28.2 GB15.5万
lmstudio-community/GLM-4.7-Flash-MLX-8bitMLX基于 zai-org/GLM-4.7-Flash31.8 GB15.4万
lmstudio-community/GLM-4.7-Flash-MLX-6bitMLX基于 zai-org/GLM-4.7-Flash24.4 GB14.4万
lmstudio-community/LFM2-24B-A2B-MLX-4bitMLX基于 LiquidAI/LFM2-24B-A2B13.4 GB13.6万
lmstudio-community/LFM2-24B-A2B-MLX-5bitMLX基于 LiquidAI/LFM2-24B-A2B16.4 GB13.4万
lmstudio-community/LFM2-24B-A2B-MLX-8bitMLX基于 LiquidAI/LFM2-24B-A2B25.3 GB13.4万
lmstudio-community/LFM2-24B-A2B-MLX-6bitMLX基于 LiquidAI/LFM2-24B-A2B19.4 GB13.4万
mlx-community/Kimi-K2.5MLX基于 moonshotai/Kimi-K2.5658 GB11万
lmstudio-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct17.2 GB8.8万
Jackrong/MLX-Qwopus3.5-9B-v3-4bitMLX基于 Jackrong/Qwopus3.5-9B-v35.1 GB8.1万
lmstudio-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-5bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct21 GB7.5万
lmstudio-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct32.5 GB7.4万
lmstudio-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-6bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct24.8 GB7.3万
lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct8.3 GB7.3万
mlx-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-25072.3 GB7.1万
lmstudio-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-MLX-8bitMLX基于 LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct1.2 GB5.6万
lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct15.7 GB5.5万
lmstudio-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct663 MB5.5万
lmstudio-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-MLX-6bitMLX基于 LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct956 MB5.5万
mlx-community/Qwen3-0.6B-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-0.6B649 MB5.1万
mlx-community/Qwen2.5-0.5B-Instruct-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-0.5B290 MB4.4万
mlx-community/Qwen3-0.6B-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-0.6B351 MB4.3万
lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct18.4 GB3.9万
lmstudio-community/Qwen3-14B-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-14B8.3 GB3.9万
lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct34.8 GB3.6万
mlx-community/Qwen3-8B-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-8B4.6 GB3.3万
lmstudio-community/Qwen3-14B-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-14B15.7 GB3.3万
mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bitMLX基于 mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct1.8 GB3.3万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-25072.3 GB3.3万
mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-4bit-DWQMLX基于 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B351 MB3.2万
tiiuae/falcon-7b-instructCore ML56.6 GB3.2万
mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bitMLX基于 mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-bf16713 MB3.2万
lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-4bitMLX基于 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF1617.8 GB3.1万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-25074.3 GB3.1万
desert-ant-labs/titleMLX294 MB3.1万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-MLX-6bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-25073.3 GB3万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-MLX-5bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-25072.8 GB3万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Thinking-2507-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Thinking-25072.3 GB2.8万
TensorFold/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-MLX-4bitMLX基于 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF1618.5 GB2.8万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Thinking-2507-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Thinking-25074.3 GB2.7万
lmstudio-community/Qwen3-4B-Thinking-2507-MLX-6bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Thinking-25073.3 GB2.7万
mlx-community/Qwen3-4B-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B2.3 GB2.7万
prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bitMLX基于 Qwen/Qwen3.8-27B8.6 GB2.7万
Youssofal/Qwen3.8-27B-MTPLX-Optimized-SpeedMLX基于 Qwen/Qwen3.8-27B20.7 GB2.7万
lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-8bitMLX基于 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF1633.6 GB2.7万
lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bitMLX基于 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF1625.7 GB2.7万
lmstudio-community/Qwen3-8B-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-8B8.7 GB2.6万
lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-5bitMLX基于 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF1621.7 GB2.6万
lmstudio-community/Qwen3-8B-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-8B4.6 GB2.6万
lmstudio-community/Phi-4-mini-reasoning-MLX-4bitMLX基于 microsoft/Phi-4-mini-reasoning2.2 GB2.6万
lmstudio-community/gpt-oss-120b-MLX-8bitMLX基于 openai/gpt-oss-120b124 GB2.5万
mlx-community/gemma-2-9b-it-4bitMLX5.2 GB2.3万
mlx-community/gemma-3-1b-it-qat-4bitMLX基于 google/gemma-3-1b-it772 MB2.1万
lmstudio-community/MiniMax-M2.5-MLX-8bitMLX基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2.5243 GB2万
mlx-community/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct17.2 GB1.9万
lmstudio-community/Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-8bitMLX基于 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct38.4 GB1.8万
lmstudio-community/Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct20.3 GB1.8万
lmstudio-community/Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-5bitMLX基于 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct24.9 GB1.7万
lmstudio-community/Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-6bitMLX基于 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct29.4 GB1.7万
lmstudio-community/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-250717.2 GB1.7万
lmstudio-community/Qwen3-1.7B-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-1.7B1.8 GB1.6万
lmstudio-community/Qwen3-1.7B-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-1.7B984 MB1.6万
mlx-community/Qwen3-1.7B-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-1.7B984 MB1.5万
lmstudio-community/Qwen3-1.7B-MLX-bf16MLX基于 Qwen/Qwen3-1.7B3.5 GB1.5万
lmstudio-community/MiniMax-M2.5-MLX-6bitMLX基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2.5186 GB1.5万
lmstudio-community/MiniMax-M2.5-MLX-4bitMLX基于 MiniMaxAI/MiniMax-M2.5129 GB1.5万
mlx-community/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507132 GB1.5万
lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct4.3 GB1.5万
Jundot/DeepSeek-V4-Flash-0731-oQ4e-mtpMLX基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731166 GB1.5万
lmstudio-community/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-250732.5 GB1.5万
lmstudio-community/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MLX-6bitMLX基于 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-250724.8 GB1.5万
lmstudio-community/Phi-4-reasoning-plus-MLX-4bitMLX基于 microsoft/Phi-4-reasoning-plus8.3 GB1.4万
RecursiveSI/flint-int4MLX22.6 GB1.4万
mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-7B4.3 GB1.4万
lmstudio-community/LFM2-1.2B-MLX-8bitMLX基于 LiquidAI/LFM2-1.2B1.2 GB1.4万
mlx-community/Qwen1.5-0.5B-Chat-4bitMLX273 MB1.4万
lmstudio-community/LFM2-1.2B-MLX-bf16MLX基于 LiquidAI/LFM2-1.2B2.3 GB1.4万
lmstudio-community/ERNIE-4.5-21B-A3B-MLX-4bitMLX基于 baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT12.3 GB1.3万
lmstudio-community/ERNIE-4.5-21B-A3B-MLX-6bitMLX基于 baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT17.7 GB1.3万
lmstudio-community/ERNIE-4.5-21B-A3B-MLX-8bitMLX基于 baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT23.2 GB1.3万
lmstudio-community/Qwen3-4B-MLX-4bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B2.3 GB1.3万
mlx-community/Qwen2.5-3B-Instruct-4bitMLX基于 Qwen/Qwen2.5-3B1.7 GB1.3万
lmstudio-community/Qwen3-4B-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-4B4.3 GB1.3万
apple/FastVLM-0.5BApple，其他格式1.5 GB1.2万

如何阅读此表

  • 下载量是 Hugging Face 统计的最近 30 天数据，不是累计值。Hugging Face 按模型主文件的请求次数计数，所以一次安装可能被计入多次。
  • 大小是 Hugging Face 上该仓库当前全部文件的总和（1 GB = 1,000 MB）。有些仓库同时存放同一模型的多个版本，所以可能比你实际要下载的那一个更大；显示短横线表示还没有测量。
  • 热门是 Hugging Face 自己的近期关注度分数。名称下方的“基于”是该模型的来源模型。
  • 参数量是模型文件中的参数量。标有 * 的数值取自模型名称（例如 27B）：文件里没有参数量，或参数量小得多（打包的低比特文件会这样）。
  • 量化信息读取自模型的标签和名称，未对照文件核实。

使用之前

列表来自 Hugging Face 的公开 API，每天更新。我们不会逐个测试模型。在应用中使用前，请查看许可证并阅读模型卡片：有些许可证限制商业用途，“other”表示条款写在模型卡片里。名称或标签指向成人内容或去除安全限制的模型不会列出；需要登录 Hugging Face 才能下载的受限模型也不会列出。

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