# 视觉语言模型支持

解释 v0.6.2 中 14 个检测到的 VLM 家族，并说明检查点、处理器、内存与服务兼容性核对项。

## 直接回答

v0.6.2 模型库检测到恰好 14 个 VLM model_type 家族。这是家族级信号，不代表通用检查点支持；图像处理器、权重变体、量化、内存占用与服务路径仍然重要。资格门控批处理仅限稠密文本，因此 VLM 请求保持串行。下载或通过 API 提供前，请逐一核对检查点。

- 规范网址：https://macmlx.app/zh/models/vision-language-models/
- 最后核验：2026-07-15

## 页面事实

- **检测 14 个 VLM 家族** — 已发布; 始于 0.5.3; 最后核验 2026-07-15. 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。
- **Apple 芯片统一内存** — 已发布; 始于 0.1.0; 最后核验 2026-07-15. 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。
- **资格门控的连续批处理** — 已发布; 始于 0.6.0; 最后核验 2026-07-15. 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。

## 来源

- https://github.com/magicnight/mac-mlx/releases/tag/v0.6.2
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.6.2/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Managers/ModelLibraryManager.swift
- https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/usage/unified_memory.html
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.6.2/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/MLXSwiftEngine.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.6.2/CHANGELOG.md
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.6.2/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Batching/BatchScheduler.swift
- https://github.com/magicnight/mac-mlx/blob/v0.6.2/MacMLXCore/Sources/MacMLXCore/Engine/MLXSwiftEngine+BatchGenerationServing.swift

## 相关页面

- [按任务与内存选择模型](https://macmlx.app/zh/models/)
- [如何选择 MLX 模型](https://macmlx.app/zh/models/choosing-a-model/)
- [macMLX v0.6.2](https://macmlx.app/zh/releases/v0-6-2/)