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端侧模型

可在 iPhone、iPad 和 Mac 上运行的模型，来自 Hugging Face

Hugging Face 上发布的 Core ML 与 MLX 模型，以及 Apple 在那里发布的模型，按最近 30 天的下载量排序。Core ML 模型通过 Apple 的 Core ML 框架在 iPhone、iPad 和 Mac 上运行；MLX 模型面向 Apple 的 MLX 库，主要用于 Apple 芯片的 Mac（MLX Swift 也能在 iPhone 和 iPad 上运行）。每个名称都链接到该模型在 Hugging Face 上的页面。

1,009 个 Core ML 模型、1,693 个 MLX 模型、143 个 Apple 模型，每天根据 Hugging Face 的公开 API 更新。 最后更新：2026-11-02（UTC）。

本月新模型

最近 30 天内创建、点赞最多的模型，涵盖 Core ML、MLX 和 Apple 自家模型。

查看全部新模型

显示 100 / 100 个。

模型任务大小下载量（30 天）
apple/DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378Apple，其他格式未标注任务7.9 GB97.5万
apple/DFN2B-CLIP-ViT-L-14Apple，其他格式未标注任务3.4 GB36.7万
apple/DFN2B-CLIP-ViT-L-14-39BApple，其他格式未标注任务3.4 GB33.3万
apple/coreml-depth-anything-v2-smallCore ML深度估计289 MB6.2万
apple/DepthPro-hfApple，其他格式深度估计1.9 GB5.5万
apple/mobilevit-xx-smallCore ML图像分类16.1 MB3.3万
apple/MobileCLIP-S2-OpenCLIPApple，其他格式零样本图像分类800 MB3.2万
apple/DFN5B-CLIP-ViT-H-14Apple，其他格式未标注任务7.9 GB2.4万
apple/MobileCLIP-S1-OpenCLIPApple，其他格式零样本图像分类685 MB1.2万
apple/FastVLM-0.5BApple，其他格式文本生成1.5 GB1.2万
apple/DepthProApple，其他格式深度估计1.9 GB1万
apple/aimv2-large-patch14-224-litMLX零样本图像分类5.2 GB8,133
apple/mobilevit-smallCore ML图像分类67.8 MB7,331
apple/MobileCLIP-B-LT-OpenCLIPApple，其他格式零样本图像分类1.2 GB5,947
apple/DFN2B-CLIP-ViT-B-16Apple，其他格式未标注任务—4,316
apple/coreml-mobileclipCore ML未标注任务—3,814
apple/OpenELM-1_1B-InstructApple，其他格式文本生成—3,631
apple/SimpleSD-30B-instructApple，其他格式基于 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507文本生成—3,466
apple/OpenELM-270MApple，其他格式文本生成—3,363
apple/SharpApple，其他格式图像转 3D—3,284
apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256Apple，其他格式图像分类—2,862
apple/FastVLM-7BApple，其他格式文本生成—2,766
apple/coreml-sam2.1-tinyCore ML掩码生成—2,393
apple/coreml-sam2.1-smallCore ML掩码生成—2,027
apple/FastVLM-1.5BApple，其他格式文本生成—1,943
apple/mobileclip_s0_timmApple，其他格式图像分类—1,598
apple/OpenELM-1_1BApple，其他格式文本生成—1,527
apple/OpenELM-450MApple，其他格式文本生成—1,307
apple/OpenELM-3BApple，其他格式文本生成—1,229
apple/MobileCLIP-B-OpenCLIPApple，其他格式零样本图像分类—1,182
apple/OpenELM-450M-InstructApple，其他格式文本生成—1,153
apple/aimv2-large-patch14-224MLX图像向量—1,116
apple/OpenELM-270M-InstructApple，其他格式文本生成—1,075
apple/coreml-sam2.1-baseplusCore ML掩码生成—1,054
apple/aimv2-large-patch14-448MLX图像向量—948
apple/coreml-detr-semantic-segmentationCore ML图像分割—780
apple/OpenELM-3B-InstructApple，其他格式文本生成—772
apple/LensVLM-9BApple，其他格式基于 Qwen/Qwen3.5-9B图文理解—750
apple/DiffuCoder-7B-cpGRPOApple，其他格式基于 apple/DiffuCoder-7B-Instruct未标注任务—706
apple/deeplabv3-mobilevit-xx-smallCore ML图像分割—604
apple/MobileCLIP2-S0Apple，其他格式未标注任务—542
apple/DiffuCoder-7B-InstructApple，其他格式基于 apple/DiffuCoder-7B-Base未标注任务—482
apple/mobilevit-x-smallCore ML图像分类—478
apple/DCLM-7BApple，其他格式未标注任务—470
apple/coreml-sam2.1-largeCore ML掩码生成—414
apple/TiC-CLIP-basic-cumulativeApple，其他格式零样本图像分类—397
apple/mobilevitv2-2.0-imagenet1k-256Apple，其他格式未标注任务—393
apple/TiC-CLIP-bestpool-sequentialApple，其他格式零样本图像分类—379
apple/mobileclip_s2_timmApple，其他格式图像分类—371
apple/TiC-CLIP-bestpool-cumulativeApple，其他格式零样本图像分类—359
apple/TiC-CLIP-basic-sequentialApple，其他格式零样本图像分类—350
apple/mobileclip_b_timmApple，其他格式图像分类—320
apple/MobileCLIP2-S2Apple，其他格式未标注任务—318
apple/mobileclip_s1_timmApple，其他格式图像分类—312
apple/SimpleSD-4B-instructApple，其他格式基于 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507文本生成—298
apple/SimpleSD-4B-thinkingApple，其他格式基于 Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507文本生成—278
apple/coreml-YOLOv3Core ML目标检测—272
apple/MobileCLIP-S2Apple，其他格式未标注任务—260
apple/MobileCLIP-S0Apple，其他格式未标注任务—255
apple/deeplabv3-mobilevit-smallCore ML图像分割—247
apple/sage-ft-mixtral-8x7bApple，其他格式基于 mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1文本生成—241
apple/CADD-Base-7BApple，其他格式基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct文本生成—239
apple/DiffuCoder-7B-BaseApple，其他格式基于 Qwen/Qwen2.5-Coder-7B未标注任务—221
apple/aimv2-large-patch14-nativeMLX图像向量—210
apple/mobileclip_b_lt_timmApple，其他格式图像分类—207
apple/coreml-sam2-tinyCore ML掩码生成—201
apple/FastVLM-0.5B-fp16Core ML未标注任务—190
apple/coreml-resnet-50Core ML图像分类—164
apple/aimv2-large-patch14-336MLX图像向量—157
apple/MobileCLIP2-S4Apple，其他格式未标注任务—156
apple/FastVLM-1.5B-int8Core ML未标注任务—149
apple/coreml-depth-anything-smallCore ML深度估计—140
apple/MobileCLIP-S1Apple，其他格式未标注任务—139
apple/DCLM-7B-8kApple，其他格式未标注任务—131
apple/MobileCLIP2-BApple，其他格式未标注任务—129
apple/MobileCLIP-S4Apple，其他格式未标注任务—128
apple/aimv2-huge-patch14-224MLX图像向量—124
apple/aimv2-huge-patch14-448MLX图像向量—117
apple/MobileCLIP-B-LTApple，其他格式未标注任务—115
apple/aimv2-3B-patch14-448MLX图像向量—114
apple/DFN-publicApple，其他格式零样本图像分类—110
apple/ane-distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-englishCore ML文本分类—108
apple/FastVLM-7B-int4Core ML未标注任务—107
apple/aimv2-1B-patch14-224MLX图像向量—104
apple/deeplabv3-mobilevit-x-smallCore ML图像分割—90
apple/MobileCLIP2-S3Apple，其他格式未标注任务—84
apple/MobileCLIP-BApple，其他格式未标注任务—71
apple/mobileclip2_coca_dfn2b_s13b_context77Apple，其他格式未标注任务—66
apple/aimv2-large-patch14-224-distilledMLX图像向量—64
apple/coreml-stable-diffusion-v1-5Core ML图像生成—63
apple/mobileclip2_coca_dfn2b_s13b_docci_s12m_context256Apple，其他格式未标注任务—62
apple/mobileclip2_coca_dfn2b_s13b_dci-extended_s12m_context256Apple，其他格式未标注任务—61
apple/AIM-600MApple，其他格式图像分类—60
apple/MobileCLIP2-L-14Apple，其他格式未标注任务—59
apple/aimv2-1B-patch14-336MLX图像向量—59
apple/DepthPro-mixinApple，其他格式深度估计—57
apple/MobileCLIP-S3Apple，其他格式未标注任务—56
apple/aimv2-3B-patch14-224MLX图像向量—56
apple/aimv2-1B-patch14-448MLX图像向量—53
apple/AIM-7BApple，其他格式图像分类—51

这里列出下载量最高的 100 个，其余可在 Hugging Face 上浏览。 在 Hugging Face 上查看更多

按任务浏览

模型数不少于 5 个的任务都有专页，涵盖 Core ML、MLX 和 Apple 自家模型。

更多端侧模型

如何运行这些模型

  • Core ML：把 .mlpackage 加入 Xcode 项目，或在应用首次需要时下载编译好的模型，再用 Core ML 框架加载。有些仓库自带 Swift 包，模型卡片里会写明。
  • MLX：在 Apple 芯片的 Mac 上，mlx-lm 和 mlx-audio 这两个 Python 包可以按名称加载这些模型；在应用里，MLX Swift 可以在 Mac、iPhone 和 iPad 上运行它们。注意内存：我们实测 4-bit 的 0.5B 模型在 Mac 上峰值约 0.36 GB，更大的模型需要多得多。
  • Apple 自家模型：有些是可直接用于应用的 Core ML 文件；另一些是面向 PyTorch 的研究权重，需要先用 coremltools 转换。

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。