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Logo de oMLX

oMLX

Runs large language models locally on Mac with SSD-based KV cache for fast agent inference.

Herramientas de desarrolloApp de escritorioAutoalojadoPara desarrolladores
omlx.ai ↗Lanzado en Product Hunt · 2026-08-30
De un vistazorastreado el 2026-09-17
Para
Developers running local AI inference on Apple Silicon Macs for coding agents and tools.
Precio
Precio no leído
Uso
Emergente≈ 677 visitas al mes · estimación, 2026-09
Actividad
Actividad aún no leída
Empresa
desde 2026primer lanzamiento
Se ejecuta como
App de escritorioAutoalojado
Qué hace la gente con ella
  • Run large language models locally on Mac with fast inference speeds
  • Integrate local AI with Claude Code, Cursor, and OpenAI-compatible clients
  • Cache and reuse model computations across multiple agent requests
Alternativas en Herramientas de desarrollopor uso, entre las que siguen mantenidas
  • V0 DevDeploys and runs applications and AI agents on serverless infrastructure with sandboxed environments and model gateways.Muy usadaActividad aún no leída
  • JetBrainsMuy usadaMantenida activamente
  • NVIDIAMuy usadaMantenida activamente
  • DeepSeek V4.1 FlashLanguage model API for text generation and reasoning tasks.Muy usadaMantenida activamente
  • TwilioMuy usadaMantenida activamente
  • PostHogIngests product data and runs AI agents to investigate issues and recommend product improvements.Muy usadaMantenida

Todas las herramientas de Herramientas de desarrollo →

Preguntas que responde esta página
  • ¿Qué es oMLX?

    Runs large language models locally on Mac with SSD-based KV cache for fast agent inference.

  • ¿Para quién es oMLX?

    Developers running local AI inference on Apple Silicon Macs for coding agents and tools.

  • ¿La gente usa oMLX?

    Emergente: ≈ 677 visitas al mes · estimación, 2026-09.

  • ¿Qué alternativas hay a oMLX?

    En Herramientas de desarrollo, por uso: V0 Dev, JetBrains, NVIDIA, DeepSeek V4.1 Flash, Twilio, PostHog.

Cómo leemos una herramienta

Sin votos, sin reseñas, sin afirmaciones del proveedor. Cada semana un rastreador lee el propio sitio de cada herramienta y unos pocos registros públicos, y las palabras de la tarjeta son bandas sobre lo que leyó.

  • Uso: visitas al sitio (estimadas), instalaciones desde npm y PyPI, presencia en el informe de uso de Chrome.
  • Actividad: la versión más reciente en GitHub, npm o PyPI; la página con fecha más reciente del sitio; vacantes abiertas en un tablón público.
  • Precio: la propia página de precios del proveedor, leída con fecha. Una cifra se imprime solo cuando está en esa página.
  • La línea y los casos de uso los escribimos nosotros a partir de la página de inicio, fila a fila, y se rechazan cuando repiten el marketing del proveedor.

Cómo leen los asistentes de IA cada sitio —la lectura por la que nos preguntan los proveedores— está en la página de visibilidad de cada herramienta.