Mac端侧模型推理加速：MLX量化的隐藏瓶颈与Cider破局

2026-05-29

用MLX在Mac上跑大模型，是2026年本地AI玩家的标准姿势。Apple Silicon统一内存架构、官方开源框架、HuggingFace上现成的模型权重,一切看起来都很完美。 直到你打开Activity Monitor，发现prefill速度只有预期的一半。 问题不在你的配置。M5 Pro、64GB统一内存、MLX原生W8A16量化——硬件没毛病，模型也没问题。问题出在一个反直觉的地方：MLX虽然是Mac上生态最好的推理框架，但它并没有真正用满你芯片里的AI算力。 这篇文章讲清楚一件事：MLX慢在哪，以及怎么补。

INT8 激活量化：为什么你的 Mac AI 推理还能再快 1.8 倍

2026-05-22

当所有人都以为 MLX 已经是 Apple Silicon 的极限时，我们发现了 M 系列芯片隐藏的 INT8 硬件能力。 Apple Silicon 的神经网络引擎（ANE）和 GPU 被公认为端侧 AI 推理的顶级硬件，但过去两年，开发者们一直在用一个“残血”方案——权重量化（Weight Quantization）。 MLX、llama.cpp 等主流框架都只支持 W4A16 或 W8A16：模型权重压缩到 4bit 或 8bit，但计算时仍然要反量化回 FP16。这就像把货物压缩打包运输，到了目的地还得全部拆包才能使用。 真正的突破是 INT8 激活量化（Activation Quantization）——把模型推理过程中的激活值（Activation）也量化到 INT8，并在芯片层面直接用 INT8 指令计算。这意味着货物不仅打包运输，连使用过程都在“压缩态”完成，全程无需 FP16 的中间环节。 明略科技开源的 Cider 框架，解锁了 Apple M5 芯片的 INT8 TensorOps 硬件指令，实现了 W8A8 全量化推理。实测数据显示：在 M5 Pro 上，端到端 Prefill 速度提升 1.57×–1.92×，峰值内存降低约 40%，精度几乎无损。 本文将从技术原理、开发者实践、投资趋势三个维度，解析 INT8 激活量化如何成为端侧 AI 的“隐形加速器”。

端侧模型部署：从“技术可行”到“生产可用”，Mano-P 给出了经过验证的答案

2026-05-21

企业想要用 AI 自动化处理敏感数据，但云端方案要求把截图和文档上传到远程服务器，这在金融、医疗、政务等高合规场景是致命伤。数据安全法、GDPR等都在把“数据不出域”变成硬性要求，云端 API 再好，只要截图需要上传，就存在合规风险。 现有的本地 AI 方案要么只能聊天、不能操作软件，要么依赖复杂的 API 集成。最关键的是，市面上没有真正能在端侧运行、又能像人一样看懂屏幕操作 GUI 的智能体。 2026 年，明略科技分阶段开源了 Mano-P——可在 Mac 本地运行的 GUI-VLA 智能体模型，OSWorld 评测全球第一。它核心解决的，是从“云端依赖”到“本地自主”的关键跃迁。