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出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
“源神”千問，又一次悶聲干大事！
今天刷 Reddit 才發現：昨晚，阿里千問一口氣開源了 32 款，適配蘋果 MLX 架構的 Qwen3 模型。
沒錯，32 款，就是這么量大實惠。
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此前，千問已經陸續發布了 Qwen3 模型的 GGUF、AWQ、GPTQ 等多種量化格式，受到開發者廣泛好評。
這些格式主要用于兼容開源部署工具（如 llama.cpp、lmdeploy 等），而MLX 是蘋果自研的本地 AI 推理框架，專為 M 系芯片打造——能不能原生適配 MLX，決定了 Qwen3 能不能“跑進蘋果設備的底層”。
這次，干脆一口氣全配齊了搭配蘋果MLX的模型：每款模型都有4bit、6bit、8bit 和 BF16 等 4 種不同精度的量化版本。
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最炸的消息是：iPhone 上跑千問，終于不是幻想了！
千問官方表示：
“現在，從 Mac Pro、Mac Studio 到 Mac mini、MacBook，再到 iPad，甚至內存更小的設備如 iPhone，都能輕松部署 Qwen3，真正做到全場景覆蓋。”
而更值得注意的是：這是開源大模型首次系統性“殺入 Apple 端側 AI 生態”，甚至被媒體一致解讀為——Apple Intelligence 在中國落地的前奏。
Qwen3 的這一動作不僅收獲了X上網友的好評，還被 MLX 框架的核心開發者 Vaibhav Srivastav 點贊。他在評論區寫道：
祝賀你們的量化模型！你們把 MLX 放在優先級很高的位置，真的很棒！??
雖然 Apple Intelligence 和 Siri 的中國上線一再跳票，令人失望，但這次——中國開源之神 + 蘋果硬件霸主，終于有了正面交匯的一刻。
1.Qwen3 開源了什么？哪些設備能用？
Qwen3 成為蘋果 Apple Intelligence 在中國市場的“本地模型供應商”，如今進一步全面適配 MLX，其實并不令人意外。
MLX 是一個開源的機器學習框架，專為蘋果芯片深度適配。MLX 框架充分利用 Apple Silicon 的神經引擎和統一內存系統，兼容 PyTorch/Numpy 風格 API，可高效執行大模型，被越來越多的 AI 開發者采用。
從 Hugging Face 的 Qwen3-MLX 模型頁來看，阿里這次開源的模型覆蓋了從 0.6B 到 235B 的完整參數量級，而且每個模型都提供 4bit、6bit、8bit 和 BF16 四種不同精度版本，開發者可以根據設備性能自由選擇。
地址：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f
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不同設備推薦部署范圍如下：
- 高端：Mac Pro、Mac Studio → 推薦運行 32B、235B
- 主流：MacBook Pro/Air（16G/32G）→ 推薦 8B、14B
- 輕量：iPad、iPhone（A17/M芯片）→ 可運行 0.6B / 1.7B 級模型，適合本地小推理
不過，根據 Reddit 上網友實測，即便是配備 128GB 內存的 Mac Studio，在運行 Qwen3?235B 的 4bit 版本時依然存在內存瓶頸。
有用戶吐槽說：
“可惜 Mac 用戶即使有 128GB RAM，也無法運行 Qwen3 的 235B 模型的 4bit 版本。只差 3% 的內存。”
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這也說明，即使 MLX 是蘋果原生優化的推理框架，對于參數量巨大的 MoE 模型（如 Qwen3?235B）而言，設備硬件依然是決定上限的關鍵。
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2.Mac以前也能跑Qwen，為什么官方支持更值得關注？
在Qwen3官宣支持蘋果 MLX 框架之前，你肯定也刷到過在Mac上跑Qwen的各種實測，或者親自上手過。
這是因為此前社區已經通過第三方量化格式（如 GGUF、GPTQ）+ 推理框架（如 llama.cpp、llm.cpp、lmdeploy），實現了在 Mac 上加載 Qwen 模型的方式。
但這次官方 MLX 支持，仍然引發了 Reddit 上不少開發者的興奮情緒：
用戶 Ok-Pipe-5151 表示：“這是 Mac 用戶的重大利好！官方支持來了，非常興奮。”
另一位用戶問：“這些模型不是早就通過第三方量化可以用了？”
他回復道：
“是的，但官方支持更好。”
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“官方適配 MLX” 到底比第三方支持強在哪里，具體點來說有這幾點：
- 免去格式轉換、參數調整、推理配置等繁瑣步驟，開箱即用
- 兼容 MLX 原生調度機制，在 Apple Silicon 芯片上可充分調用神經引擎與統一內存架構，運行效率更高
- 模型結構與量化過程由官方調優，在推理穩定性、精度保持率上通常優于第三方版本
- 長期可維護性更好，未來隨著蘋果系統/MLX 更新，官方適配模型能更快同步迭代
舉個栗子：過去，很多用戶要在 iOS 上跑模型，得靠 MNN 等輕量框架，整個流程包括自己編譯 framework、簽名打包、配置依賴，非常麻煩。
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上圖：此前，千問給的官方教程
而現在，得益于 MLX 的官方適配，Qwen3 終于能“跳過這套鏈路”，直接以蘋果原生方式部署推理。
3.寫在最后：蘋果智能在中國的落地進入倒計時階段？
蘋果剛在本周一發布了 iOS 18.6 開發者測試版，但仍未就中國區上線 Apple Intelligence 給出時間表。
不過，阿里巴巴此次對 Qwen3 的 MLX 深度適配，被廣泛解讀為是為國行版 Apple Intelligence 打基礎、鋪路徑。
此前，就有多家媒體報道稱，蘋果原計劃在 iOS 18.5 或 18.6 中上線 Apple Intelligence，技術上已基本就緒，但由于本地的合規流程尚未完全走通，正式上線時間一再延后。
與此同時，值得特別關注的是：蘋果官方已確認，全新的 deep LLM Siri 將隨 iOS 26.4 于 2026 年春季正式推出。這意味著，一個真正具備對話理解能力、支持本地大模型推理的 Siri 正在緩步走來。
隨著千問在開源上的知名度不斷攀升，更多的人對國行蘋果智能擁有信心。而千問本身也因此從“技術力”的象征，逐步走向“生態級別”的落地合作。
你認為國行 Apple Intelligence 會趕在 2025 年底前上線嗎？
