# macMLX v0.10.0

当前版本：Foundation Models 形状的结构化输出、真正归还内存的卸载、计入模型池预算且基于 MLXRerankers 的重排，以及依据已提交 lockfile 构建的 DMG。

## 直接回答

v0.10.0 是当前审计基线。结构化输出接受 Apple Foundation Models 客户端发送的嵌套、引用与数值范围 Schema，卸载模型现会真正归还内存，/v1/rerank 在模型池预算内基于 MLXRerankers 运行，DMG 依据已提交的 lockfile 构建。Schema 兼容并不等于已验证的 Xcode 27 连接，XLM-RoBERTa 与 Jina v3 重排路径也尚未在真实检查点上运行。

- 规范网址：https://macmlx.app/zh/releases/v0-10-0/
- 最后核验：2026-10-29

## 页面事实

- **Apple 芯片 macOS 安装** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. macMLX 支持运行 macOS 14 或更高版本的 Apple 芯片 Mac。 请使用项目当前安装与 Gatekeeper 指南；不要仅为打开应用而关闭系统级安全保护。
- **Swift 进程内推理** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. 默认引擎在 Swift 进程内加载并运行 MLX 模型。 模型加载、生成、缓存与服务通过 MacMLXCore 使用 Apple MLX；默认推理路径不需要 Python 运行时。
- **Apple 芯片统一内存** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. MLX 数组使用 Mac 的 CPU/GPU 共享内存系统。 统一内存减少 CPU 编排与集成 GPU 计算之间的显式传输，但模型权重、激活值和 KV 缓存仍会占用有限的物理内存。
- **共享代码，进程内各自运行** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. 应用与 CLI 都导入 MacMLXCore，推理和服务由核心负责。 两个产品共享实现与行为；当应用和 CLI 分别运行在不同进程时，它们不会共享同一个内存中引擎实例。
- **默认路径无需 Python** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. 已发布的默认引擎为 Swift 原生，不需要 Python 运行时。 可选兼容引擎可能使用子进程与其他运行时，因此这并不表示项目任何地方都没有 Python。
- **OpenAI 端点兼容** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. 聊天、传统补全、模型列表与嵌入使用兼容的请求和响应结构。 兼容范围按端点界定。/x/models 下的模型加载与卸载是 macMLX 扩展，不属于 OpenAI 兼容的模型管理。
- **Anthropic Messages 兼容** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. v0.5.3 提供 POST /v1/messages，并支持流式响应。 这里只兼容 Messages API，不代表兼容完整 Anthropic API。
- **部分 Ollama 端点** — 已发布; 始于 0.3.7; 最后核验 2026-10-29. macMLX 支持 /api/version、/api/tags、/api/show、/api/chat 与 /api/generate。 该兼容层自 v0.3.7 起提供；它只覆盖选定端点，不是完整 Ollama API 的无差别替代。
- **MCP 服务端** — 已发布; 始于 0.5.0; 最后核验 2026-10-29. CLI 可向 MCP 客户端提供本地推理能力。 MCP 服务端在 v0.5.0 发布，与聊天侧调用外部工具的路由功能不同。
- **MCP 客户端池** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. v0.5.3 包含受管理的 MCP 客户端连接。 客户端池负责管理外部 MCP 进程与连接；聊天侧集成工具路由是另一个在 v0.6.0 发布的能力。
- **聊天集成工具路由** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 为 OpenAI、Anthropic 与 GUI MCP 循环交付多轮工具路由。 各协议的验证明确约束工具调用历史；该路由与 MCP 服务端及客户端池基础设施不同。
- **本地嵌入** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. POST /v1/embeddings 已在 v0.5.3 发布。 系统可以检测编码器模型家族，但若使用不合适的聊天模型，仍可能生成缺乏语义保证的向量。
- **精确前缀 RAM 与 SSD 缓存** — 已发布; 始于 0.5.0; 最后核验 2026-10-29. 内存热层与内容寻址 SSD 冷层支持提升和降级。 v0.5.0 发布的缓存复用完整精确前缀，不包含已发布的块共享或分页 KV 分配。
- **Trie 最长前缀复用** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 可复用最长兼容缓存词元前缀。 多轮提示可裁剪到最长公共前缀，只增量预填充新增后缀，同时用量统计仍按完整提示计算。
- **有界模型池** — 已发布; 始于 0.5.0; 最后核验 2026-10-29. 预算、LRU 淘汰、固定、冷切换、空闲 TTL 与探针共同约束多模型使用。 模型池在 v0.5.0 发布并于 v0.5.3 加固；它不是统一自适应控制器。
- **受支持的 LoRA 适配器** — 已发布; 始于 0.5.0; 最后核验 2026-10-29. 原生引擎可应用受支持的 LoRA 适配器。 适配器兼容性取决于基础架构与权重，不宣称通用 LoRA 兼容。
- **检测 14 个 VLM 家族** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. 模型库可检测 14 个视觉语言 model_type 家族。 这是有证据支持的家族数量，不保证每个检查点或处理器变体都能加载。
- **DeepSeek V3.2 Swift 覆盖层** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-10-29. v0.5.3 包含 DeepSeek V3.2 架构的纯 Swift 组件对齐实现。 真实检查点冒烟测试仍待完成，且缺少 FP8 反量化，因此不构成端到端或通用 MoE 声明。
- **资格门控的连续批处理** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 仅在真实并发下批处理符合条件的稠密文本请求，并自动回退到串行路径。 标签版 4 客户端基准测得 2.5–3.2× 聚合吞吐量；VLM、推测解码、Ollama、Anthropic 与嵌入仍保持串行。
- **固定预填充准入节流** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. 固定 prefillBatchSize 限制每个调度步骤接纳的行数。 已发布的节流采用固定配置，并非规划中的自适应内存控制器。
- **结构化输出** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 支持 response_format 的 json_object 与明确界定的 JSON Schema 子集。 不支持的 Schema 关键字返回 400；VLM 与结构化输出、工具与结构化输出都是不支持的组合，会被明确拒绝而非静默降级。
- **推测解码** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 通过 API 与 GUI 交付经典草稿模型路径。 接受率遥测用于呈现草稿效率；若目标使用不可裁剪的混合或线性注意力缓存，系统会检测并回退到标准解码。
- **API 兼容功能包** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 新增 logit_bias、logprobs 与 top_logprobs、XTC、逐请求 LoRA 适配器和 tools。 明确的兼容矩阵约束参数组合，不支持的配对返回 400，而不会静默降级。
- **KV 缓存量化** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 为兼容请求开放 kv_bits、kv_group_size 与 quantized_kv_start。 这些参数改变 KV 缓存精度，而非模型权重精度；非正数 kv_bits 会禁用该功能，兼容矩阵会拒绝不支持的模型或请求组合。
- **Hugging Face 缓存发现** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-10-29. v0.6.0 可发现配置的 Hugging Face 缓存根目录中的模型，无需重复下载权重。 发现仅确认本地候选项，并不保证通用加载；架构、分词器、处理器与检查点兼容性仍然适用。
- **Track G 已测试模型** — 已发布; 始于 0.6.2; 最后核验 2026-10-29. v0.6.2 新增四个通过检查点实测的原生模型家族。 真实检查点生成实测：Seed-OSS-36B 4-bit 为 18.2 tok/s；Hunyuan V1 Dense 1.8B 4-bit 为 80.3 tok/s；Cohere Command R7B 7B 4-bit 为 21.7 tok/s；MiniCPM3-4B 4-bit 为 18.7 tok/s。结果仅适用于对应检查点，不构成整个家族的性能保证。
- **InternLM3 理论支持** — 理论支持; 始于 0.6.2; 最后核验 2026-10-29. v0.6.2 交付通过等价性验证的 InternLM3 代码，支持等级为理论级。 真实生成尚未得到演示。公开检查点提供 tokenizer.model，但没有 tokenizer.json，而 Swift 分词器栈需要 tokenizer.json；在该加载路径边界改变前，支持仍为理论级。
- **temperature 与 top-p** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-10-29. temperature 与核采样 top-p 是已发布参数。 它们是当前已开放的核心采样控制。
- **硅活动面板** — 已发布; 始于 0.7.0; 最后核验 2026-10-29. 新的主窗口活动标签页显示实时 Apple 芯片读数、预填充/解码吞吐拆分，以及当前推理瓶颈与相应建议。 面板读取 GPU 占用、内存带宽、热与内存压力以及各电轨功耗，无需管理员权限或辅助进程。它是可观测性，而非性能保证：不可用的计数器会显示破折号并给出原因，空闲引擎显示无活动生成，估算值会被标注而非当作实测值。
- **推理瓶颈分类器** — 已发布; 始于 0.7.0; 最后核验 2026-10-29. v0.7.0 将硬件采样与引擎实时的预填充或解码阶段融合，归因限制生成的因素。 由于分类器在进程内运行，它知道当前处于哪个推理阶段——这是外部 GPU 监视器无法获取的信号。它是经过平滑的启发式判断，而非性能剖析器：优先级为内存高于热、热高于计算或带宽，应用迟滞与三帧平滑，并自校准带宽上限，因此结论是指引而非真值测量。
- **免 sudo 的硅采样** — 已发布; 始于 0.7.0; 最后核验 2026-10-29. 运行时 IOReport 桥接与一组采样器读取 GPU 占用、内存带宽、热与内存压力以及 ANE 功耗。 IOReport 桥接通过 dlopen 解析，因此未来若某个 macOS 重命名或移除该私有框架，读数会降级为不可用而非无法启动。内存带宽以估算值呈现，ANE 提供功耗代理且不虚构利用率百分比，而无占空比信号的媒体引擎则被省略而非猜测。
- **基准瓶颈归因** — 已发布; 始于 0.7.0; 最后核验 2026-10-29. 基准运行在生成过程中采样硅指标，并将限制其解码稳态的因素附加到保存的结果上。 归因给出解码限制项（内存、热、带宽或计算）及其置信度和背后的代表性硬件。过短而无法归因的运行会报告为不可用，而不是编造结论；低置信度或基于估算的判断会被标注。它描述的是一次实测运行，而非家族级基准保证。
- **OCR 模型识别** — 已发布; 始于 0.7.0; 最后核验 2026-10-29. 专用 OCR 检查点会获得区别于通用 Vision 徽章的 OCR 徽章，且 GLM-OCR 已端到端验证。 GLM-OCR 通过原有 VLM 路径加载，无需新增模型代码，并能读回图像文字。该徽章刻意保持克制：仅出现在真正能加载的模型上，因此被检测到但尚未移植的 OCR 家族（如 dots_ocr 或 deepseek-ocr）不会获得徽章。这是模型识别，而非通用 OCR 质量声明。
- **字节有界的冷 KV 层** — 已发布; 始于 0.8.0; 最后核验 2026-10-29. v0.8.0 将磁盘冷 KV 缓存约束到明确的字节预算，按最旧优先清理，并提供关闭冷层的开关。 此前无上限的冷目录现遵循 Cold（SSD）预算，并同时接入 Hot（RAM）预算；首次启动时超出预算的目录会被裁剪，且只移除可再生的缓存，而非模型文件或设置。它并未新增块共享或分页分配；已发布的缓存仍只复用完整精确前缀。
- **以权重身份守护的冷条目** — 已发布; 始于 0.8.0; 最后核验 2026-10-29. v0.8.0 将每个冷条目与模型权重身份指纹绑定，使权重替换后无法再提供陈旧 KV。 指纹覆盖模型 config 及每个 safetensors 分片；若同一路径后续换成重新下载、重新量化或替换的权重，陈旧条目会被拒绝并删除，而不是恢复为静默错误的输出。它是冷层复用的完整性守护，而非对所有缓存路径的正确性证明，也不改变已发布的精确前缀复用语义。
- **跨会话的持久冷索引** — 已发布; 始于 0.8.0; 最后核验 2026-10-29. v0.8.0 持久化冷索引，使最长前缀复用可在重启后跨会话保留。 延续更早会话提示的后续轮次可直接从磁盘复用共享前缀；缺失、不可读或版本不匹配的索引会降级为精确命中，绝不会导致错误输出。复用仍为精确前缀，而非规划中的分页或块共享虚拟化；持久索引只是把既有的最长前缀复用延伸到进程重启之后。
- **脱离 actor 的冷层写入器** — 已发布; 始于 0.8.0; 最后核验 2026-10-29. v0.8.0 将冷层写入从缓存 actor 迁移到专用的串行后台写入器。 持久化被逐出的 KV 快照（大型缓存可达数百毫秒）不再阻塞其他请求的缓存查找；写入通过临时文件加重命名原子落盘，磁盘上的结果保持不变。它将磁盘写入迁出以保持存储 actor 的响应性，并不改变缓存内容或已发布的复用语义。
- **进程内语音转文字与文字转语音** — 已发布; 始于 0.9.0; 最后核验 2026-10-29. POST /v1/audio/transcriptions 与 POST /v1/audio/speech 在同一 Swift 进程内基于 MLX 运行。 音频引擎为 mlx-audio-swift，因此默认路径仍不需要 Python 运行时，也不绕道 Core ML，模型下载位于 ~/.mac-mlx/audio-models。若请求的输出容器 macMLX 无法生成，会直接拒绝，而不是改用其他格式充数。这些路径已完成代码并有单元测试，但尚未在真实音频检查点上验证，因此不对转写或合成质量作任何宣称。
- **应用内的音频能力** — 已发布; 始于 0.9.0; 最后核验 2026-10-29. 转写以可取消的聊天附件形式提供，助手消息新增朗读按钮，模型库会列出音频检查点。 转写结果会落入输入框，便于发送前编辑；开始一次朗读会停止另一次。模型库需要独立扫描，因为 mlx-audio 采用扁平目录布局且常不附带 tokenizer.json，常规格式检测无法分类；两个调度注册表都查不到的检查点会被有意略过，而不是按文件夹名猜测类型。该接口尚未在真实音频检查点上验证。
- **可检测的多词元预测草稿模型** — 已发布; 始于 0.9.0; 最后核验 2026-10-29. 草稿模型仅凭 config.json 即可在加载权重前被识别为 MTP 块草稿模型。 注册与检测已交付；引擎有意没有接线使用它们进行解码。这不是已发布的多词元预测解码，也不改变任何生成路径。
- **应用已链接受控 MLX 构建** — 已发布; 始于 0.9.0; 最后核验 2026-10-29. v0.9.0 是首个 GUI 真正链接 macMLX 自有补丁版 mlx-swift（而非上游版本）的 DMG。 Xcode 工程此前没有声明自己的 mlx-swift 依赖，因此在包 identity 冲突时，间接引入的上游副本获胜并被应用链接；此前每个版本发布的 GUI 都不包含那些 MacMLXCore 自身测试已逐条验证过的正确性 cherry-pick。CLI 因另一个 root 存在同样缺陷，已一并修复。这是把引擎恢复成原本预期的样子，而不是在其携带的修复之外改变推理行为。
- **Foundation Models 形状的 JSON Schema** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 的结构化输出接受 Apple Foundation Models 客户端为 @Generable 类型发送的 Schema 形状：嵌套对象、带 minItems 与 maxItems 的数组、指向根 $defs 或 definitions 的 $ref、字符串 const、任意类型的根、任意 Unicode 字符串的键与字面量，以及数字与整数的 minimum 或 maximum 范围。 Schema 最多嵌套 32 层容器，$ref 展开后最多 4,096 个节点；递归 Schema 返回 400，null、联合类型、pattern 与 multipleOf 仍不支持。思考模型上的约束请求会以 enable_thinking 关闭渲染，且永远不会被报告为推理内容。Apple 的 TripPlanner 与 Person 示例可按框架原样生成的 Schema 编译，Apple 客户端也已对接真实运行的 Qwen3.6 检查点完成结构化输出，但不宣称已验证 Xcode 27 或 Foundation Models 的端到端连接：这是 Schema 与线路层面的兼容，而非经过验证的集成。
- **流式用量、max_completion_tokens 与缓存词元** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 支持 stream_options.include_usage，并在 [DONE] 之前发送一个仅含用量的分块；接受 max_completion_tokens 作为 max_tokens 的新写法；并报告提示缓存命中了多少提示。 缓存词元在 OpenAI 形状的响应中以 prompt_tokens_details.cached_tokens 呈现，在 /v1/messages 中以 cache_read_input_tokens 呈现，此时 input_tokens 为未命中缓存的剩余部分。未命中以及从不查询缓存的路径上该值为 0；由于它是精确前缀判定信号，带 Origin 请求头的请求不会得到该值。非流式请求会忽略 include_usage，因为其响应体本已包含用量。这里只涵盖这些用量字段，而非所有 OpenAI 流式选项。
- **卸载即归还内存** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 在释放聊天模型后清空 MLX 的缓冲区缓存，因此卸载、空闲清理或模型池淘汰会真正归还模型占用的内存，而不是把它留在缓存里。 在此版本之前，卸载 Mellum2-12B-A2.5B-Thinking-4bit 后，模型用过的 7,035 MB 中仍有 7,021 MB 留在 MLX 缓存里；改动后该缓存为空，仅剩 15 MB 活跃内存，几乎全部是提示缓存的内存层，而卸载不会释放这一层（默认最多 512 MiB）。这是对单个检查点的实测，并非对所有模型的保证。推测解码期间的取消可能让权重留待之后的清理，首次加载若在分配后失败，则留给下一次普通生成的清理。
- **重排器与嵌入模型计入模型池预算** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. 在应用中，服务端会在加载前把 /v1/rerank 与 /v1/embeddings 的模型纳入模型池，因此它们与聊天模型一样计入预算、按最近最少使用淘汰，并按模型的 TTL 过期。 切换时现在会先释放驻留的重排器或嵌入模型并清空 MLX 缓存，再在生成锁下加载替代模型。POST /x/models/unload 接受模型 id，并按该确切 id 卸载驻留的重排器或嵌入模型；既不是它们、也不是当前聊天模型的 id 现在返回 404，而不再无论如何都卸载聊天模型。CLI 的服务端没有模型池，仍直接加载它们；模型标签页也不再提供固定它们的选项。/x/models 仍是 macMLX 扩展，不属于 OpenAI 兼容的模型管理。
- **基于 MLXRerankers 的重排** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 通过 mlx-swift-lm 的 MLXRerankers 提供 POST /v1/rerank：BERT、RoBERTa 与 XLM-RoBERTa 交叉编码器，按 yes/no logit 差打分的 Qwen3 重排器，以及 Jina reranker v3。 在真实检查点上实际运行过的：ms-marco-MiniLM-L-6-v2 在关闭 TF32 时与 PyTorch fp32 参考在 logit 尺度上相差 2e-6 以内，在 M5 默认启用的 TF32 矩阵乘下相差 0.025 以内；Qwen3-Reranker-0.6B-4bit 会把回答问题的文档排在不回答的文档之前。XLM-RoBERTa 路径（BGE）与 Jina v3 尚未在真实检查点上运行，且 Jina v3 报告的是余弦相似度而非概率。分类头的判定比上游规则更窄，因此情感分类头仍是普通模型；对非重排检查点，双编码器余弦仍是回退路径。
- **原生检查点聊天模板** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 通过 swift-jinja 2.5.1 渲染每个检查点自带的聊天模板，并移除两个内置覆盖；逐模型的 macmlx.chat_template.jinja 文件仍优先生效。 提示会在用户可能察觉的地方变化：tojson 现在在工具描述中输出 Python json.dumps 风格的结果，带 {#- 与 -#} 注释的模板按 Jinja 的方式渲染空白，带 answer 标签的 Hunyuan 历史轮次按 Python 的方式剥离。请求携带 tools 时 Command R7B 现在会渲染其 tool_use 模板，但 macMLX 没有解析其所要求动作标记的解析器，因此不支持该模型的工具调用。模板支持仍非通用。
- **基于 mlx-swift 0.32.3 的受控 MLX fork** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 将受控 MLX fork 变基到 mlx-swift 0.32.3（core v0.32.2）；该基线已包含 fork 此前携带的十三条修复中的十二条，因此 fork 现在自带五条：mlx#3922、mlx#4009、mlx#4660、mlx#4431 与 mlx#4775。 mlx#4009 修复了排序后的量化 MoE 乘积在 M5 硬件上、group size 为 32 且 K 不规整时破坏 92–97% 输出的问题。mlx#4660 防止卷积的通道填充在异步求值下混入错误数值，Qwen-VL 系列与 GLM-OCR 的 3 通道 patch embedding 都会走到这条路径；mlx#4775 修正量化 KV cache 中全负分组的缩放；mlx#4431 修复一个批量长上下文注意力核，目前没有任何 macMLX 路径会选中它。每一条在携带前都已用合成测试在本机复现，均未通过真实检查点复现。新基线还修复了 JIT 下量化 MoE gather 核的名称（mlx#4372），并按 macOS 27 要求的 Metal 4.1 语言版本编译内核。mlx-swift-lm 随之升至 3.32.3，预填充分块固定为旧的 .remainder 步长，这一点是通过阅读代码而非输出比对确认的；上游单独重写的 Gemma3Text 预填充不在覆盖范围内。携带修复是正确性修补，而非性能宣称。
- **音频下载保留在应用缓存中** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. 借助受控的 mlx-audio-swift fork（上游 v0.1.5 加上缓存与列表修复），此前会向 ~/.cache/huggingface 再下载一份的语音家族现在从 ~/.mac-mlx/audio-models 加载，缓存快照也会依据 Hub 的完整文件列表补全。 仍会下载到默认 Hugging Face 缓存的有：从本地目录而非按仓库 id 加载的模型所用的分词器或编解码器、Kokoro 与 Kitten 的字素转音素模型，以及非英语 Kokoro 音色的 byT5 模型或词典。v0.9.0 留在那里的副本不会被删除；尚未经 Hub 列表确认的快照无法离线补全。音频加载现在在生成锁下进行，因此加载器自行发起的下载可能阻塞其他请求。这里没有任何测试运行音频推理；只有 moonshine-tiny、带 SNAC 编解码器的 VyvoTTS 与 SenseVoiceSmall 的门控缓存冒烟测试通过，因此不对转写或合成质量作任何宣称。
- **DMG 交付经过测试的依赖图** — 已发布; 始于 0.10.0; 最后核验 2026-10-29. v0.10.0 提交了应用工作区的 lockfile，发布归档、CLI 压缩包与应用 CI 构建只使用各自 lockfile 记录的版本；若应用或 CLI 的 lockfile 对 MacMLXCore 所钉包的版本不同，CI 会失败。 v0.9.0 的归档在全新 runner 上解析依赖，交付了 swift-jinja 2.4.2，而所有聊天模板测试都运行在 2.3.6 上。这只是把依赖版本钉到测试实际使用的版本，并非可复现构建或代码签名的宣称，DMG 仍未签名。
- **分页 KV、块共享与 CoW** — 规划中; 始于 future; 最后核验 2026-10-29. 分页分配、共享块与写时复制分支处于规划阶段。 这些缓存虚拟化能力均未发布；已交付的缓存仅复用精确的 token 前缀（裁剪至最长公共前缀），没有共享块。
- **统一自适应内存守卫** — 规划中; 始于 future; 最后核验 2026-10-29. 跨缓存、模型池与并发的反馈控制器处于规划阶段。 已发布的内存探针和模型池上限是独立机制，不能称为该守卫。
- **扩展采样控制** — 规划中; 始于 future; 最后核验 2026-10-29. top-k、min-p、presence、frequency 与 repetition 惩罚项，以及逐请求 seed 处于规划阶段。 DeepSeek 专家路由 top-k 是架构内部操作，与用户采样 top-k 无关。
- **经过验证的 Xcode 27 与 Foundation Models 连接** — 规划中; 始于 future; 最后核验 2026-10-29. 验证 Xcode 27 的本地模型提供方与 Apple Foundation Models 客户端能端到端驱动运行中的 macMLX 服务，处于规划阶段。 已发布的 Schema 与用量兼容并不等同于这项验证：尚未验证经由 Xcode 27 或 Foundation Models 应用的端到端连接，也不对任一路径的生成质量作任何宣称。

## 来源

- https://github.com/magicnight/mac-mlx/releases/tag/v0.10.0
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/README.md
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/MLXSwiftEngine.swift
- https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/usage/unified_memory.html
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Server/HummingbirdServer.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/CHANGELOG.md
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/MCP/MCPClientPool.swift
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- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/EmbeddingEngine.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/PromptCache/PromptCacheStore.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/PromptCache/PromptTrie.swift
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- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/SpeculativeDecodingUsage.swift
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- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/docs/model-support.md
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Models/InternLM3.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Managers/ModelParametersStore.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/macMLX/macMLX/Views/Activity/ActivityView.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/SiliconMonitorModel.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/BottleneckClassifier.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/BottleneckVerdict.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/IOReportReader.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/IOReportSiliconSampler.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Silicon/BenchmarkBottleneck.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Models/BenchmarkResult.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Models/LocalModel.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/PromptCache/PromptCacheConfig.swift
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- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/PromptCache/ColdIndex.swift
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- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/AudioEngine.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Audio/AudioTranscriptionFormat.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/macMLX/macMLX/Views/Chat/AudioTranscriptionViewModel.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Audio/AudioModelRegistry.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/MTPDrafterDetection.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/macMLX/macMLXTests/AppForkPinTests.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Package.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Constraint/SchemaProgram.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Constraint/SchemaNumberBounds.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/RerankEngine.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/ChatTemplateOverride.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/scripts/check-lockfile-parity.py
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.10.0/macMLX/macMLX.xcodeproj/project.xcworkspace/xcshareddata/swiftpm/Package.resolved
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/main/docs/superpowers/specs/2026-07-10-engine-scroll-story-design.md
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/main/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Managers/ModelParametersStore.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/main/docs/superpowers/specs/2026-09-19-foundation-models-integration-design.md

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- [不混淆路线图的版本状态](https://macmlx.app/zh/releases/)
- [逐端点说明本地 API 兼容性](https://macmlx.app/zh/api-compatibility/)
- [macMLX v0.9.0（历史版本）](https://macmlx.app/zh/releases/v0-9-0/)