oMLX

OpenAI API の代替。Apple シリコンの Mac でローカルLLMを高速に動かし、OpenAI 互換APIとして配信するサーバー

オープンソース代替:OpenAI APIChatGPT

公式サイト ↗ GitHub ドキュメント

サーバーは不要。パソコン(Windows・Mac・Linux) にインストールして、無料で使えます 導入方法を見る ↓

  • ARM対応
  • 商用利用可
  • 日本語UI
  • 日本語ドキュメント

oMLX は、Apple シリコンの Mac でローカルLLM(自分のパソコンの中で動かす文章生成AI)を動かし、OpenAI 互換の API(ほかのアプリからAIを呼び出す窓口)として提供する推論サーバー(AIに答えを計算させる裏方のプログラム)です。README によると、Apple の機械学習フレームワーク MLX を使い、テキストの LLM、画像を読めるモデル(VLM)、OCR モデル、埋め込みモデル(文章の意味を数値に変えて検索に使うAI)、リランカー(検索結果を関連の強い順に並べ直すAI)を1つのサーバーで扱えます。会話の文脈(KV キャッシュ)をメモリと SSD の2段で保存し、同じ前置きのリクエストでは計算をやり直さずに済む仕組みや、複数のリクエストをまとめて処理する連続バッチ処理が特徴です。

AIの頭脳はすべて Mac の中で、API 料金はかかりません。Hugging Face から MLX 形式のモデルを管理画面で検索・ダウンロードでき、http://localhost:8000/v1 に OpenAI 互換のクライアントからつなげます。管理画面(/admin)ではモデルの読み込み・解放、モデルごとの設定、チャット、ベンチマークができ、Claude Code・Codex・OpenClaw・Hermes Agent・OpenCode などのツールとの接続設定もワンクリックで行えます。メモリが足りなくなると使っていないモデルを自動で解放し、全体のメモリ上限は初期値で「搭載メモリ − 8GB」です。

Mac にインストールして使うアプリで、メニューバーから起動・停止できます。動作には macOS 15(Sequoia)以上と Apple シリコン(M1〜M5)が必要で、Intel Mac・Windows・Linux には対応していません。必要なメモリは動かすモデルの大きさで決まり、公式の最低値は示されていません。2026年2月に公開されたプロジェクトで、2026-09-15〜10-15 の30日間に572件のコミットがあり、最新の配布版は v0.7.1.dev1(10月9日)です。

日本語対応

UIの日本語化 100%
翻訳ファイル apps/omlx-web/omlx_web/i18n/ja.json
日本語ドキュメント あり README.ja.md
日本語で調べやすさ Google で検索 ↗ 「oMLX 導入」で日本語記事を確認

管理画面(Web の /admin)の日本語翻訳ファイル(apps/omlx-web/omlx_web/i18n/ja.json)があり、README も管理画面が日本語に対応すると書いています。日本語の README(README.ja.md)もあります。メニューバーアプリ自体の日本語表示は確認できていません。

※ 日本語化率はリポジトリ内の翻訳ファイル(apps/omlx-web/omlx_web/i18n/ja.json)の項目数を英語版と比較して自動計測しています。最終計測:2026/10/21

向いている人・向いていない人

向いている

  • Apple シリコンの Mac(メモリが多いもの)を持っていて、OpenAI API の代わりにローカルLLMを使いたい
  • Claude Code や Codex などのツールを、ローカルモデルで動かしたい
  • 長い文書やコードを何度も読み込ませる使い方で、待ち時間を減らしたい
  • API 料金をかけず、データを外に出さずにAIを使いたい

向いていない

  • Windows・Linux・Intel Mac を使っている(Apple シリコン専用)
  • GPT や Claude の上位モデルと同じ精度を求める(ローカルで動くモデルの性能に左右される)
  • メモリの少ない Mac しかない(大きなモデルは動かせない)
  • 安定版だけを使いたい(2026年2月公開の新しいプロジェクトで、配布版にも dev の版番号が付く)

最近の更新

  • v0.7.2
    リリースノート(原文)
    # oMLX 0.7.2
    
    oMLX 0.7.2 brings faster DeepSeek V4.1 on every oQ build, Lightning MTP across Macs in distributed inference, and Qwen3.8-Flash-Next GGUFs on Splash. It's only been a day since 0.7.1, but these were worth shipping now.
    
    **Download:** [macOS 26 / 27](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.2/oMLX-0.7.2-macos26-27.dmg) | [macOS 15 Sequoia](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.2/oMLX-0.7.2-macos15-sequoia.dmg)
    
    ## Faster DeepSeek V4.1 on oQ2e to oQ4e
    
    The fused decode kernels in 0.7.1 only read the MXFP weights of oQ4e, so oQ2e, oQ2.5e and oQ3e still decoded on a slower generic path. They now run on the fused kernels too, Lightning MTP verify shares work across the checked tokens, and prefill runs in 8192-token chunks. #4722
    
    > DeepSeek-V4.1-Flash-…
  • v0.7.1
    リリースノート(原文)
    # oMLX 0.7.1
    
    oMLX 0.7.1 adds GGUF downloads served through Splash, much faster DeepSeek V4.1 decode, 4-bit and 8-bit KV cache formats, a fix for GPU hangs when several models run at once, and distributed inference for more models. The notes below cover changes since 0.7.1rc1, and earlier 0.7.1 highlights are summarized at the end.
    
    **Download:** [macOS 26 / 27](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.1/oMLX-0.7.1-macos26-27.dmg) | [macOS 15 Sequoia](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.1/oMLX-0.7.1-macos15-sequoia.dmg)
    
    ## GGUF Models Through Splash
    
    The model downloader now filters Hugging Face repos by MLX or GGUF and lets you pick the files you want, and a GGUF variant brings its vision projector along. Downloaded GGUFs show up as models, and Qwen3.8-27B …
  • v0.7.1rc1
    リリースノート(原文)
    # oMLX 0.7.1rc1
    
    > This is a release candidate. Please report any bugs through [GitHub Issues](https://github.com/jundot/omlx/issues/new/choose). If you need a stable release, please use [oMLX 0.7.0](https://github.com/jundot/omlx/releases/tag/v0.7.0).
    
    The release candidate for oMLX 0.7.1 adds Muse Spark Open and brings everything from the 0.7.1 development releases: model recommendations for your Mac, Splash as an external engine, reworked model settings and chat, DFlash in the batched engines, decision models and batched prefill.
    
    **Download:** [macOS 26 / 27](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.1rc1/oMLX-0.7.1rc1-macos26-27.dmg) | [macOS 15 Sequoia](https://github.com/jundot/omlx/releases/download/v0.7.1rc1/oMLX-0.7.1rc1-macos15-sequoia.dmg)
    
    ## Muse Spark Ope…

導入方法(インストール)

動かす場所パソコン(Windows・Mac・Linux)
サーバー不要
導入難易度かんたん
月額の目安0円〜

GitHub の Releases で macOS 用の dmg(macOS 15 Sequoia 用と macOS 26〜27 用の2種類)と Python の wheel が配布され、Homebrew(jundot/omlx の tap)でも入れられます。2026-10-15 時点の最新は v0.7.1.dev1(10月9日)、その前の版は v0.7.0(9月30日)です。アプリ内の自動更新があります。Mac で署名・公証の警告が出るかは確認できていません。

  1. 公式の配布元からダウンロード ― GitHub の Releasesから、使っているOSに合うファイルを選びます。名前の似た非公式の配布ページに注意してください
  2. インストールして起動 ― 詳しくは公式ドキュメントを参照してください

AI・LLMの他のOSSと比較

ソフト★ Stars最終更新日本語UI必要RAM難易度ライセンス
oMLX(このページ) 22,977 2日前 100% パソコン(Windows・Mac・Linux) かんたん Apache-2.0
OpenClaw 392,681 1日前 あり パソコン(Windows・Mac・Linux) ふつう MIT
Hermes Agent 255,836 1日前 100% パソコン(Windows・Mac・Linux) ふつう MIT
Ollama 184,319 10時間前 未検出 8GB かんたん MIT

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よくある質問

oMLX は無料ですか?

Apache-2.0 で無料です。モデルは Mac の中で動くため、API 利用料もかかりません。かかるのは Mac の電気代と、モデルを置く SSD の容量です。

どんな Mac が必要ですか?

macOS 15(Sequoia)以上と Apple シリコン(M1〜M5)が必要です。必要なメモリは動かすモデルの大きさで決まり、公式の最低値は示されていません。初期設定では「搭載メモリ − 8GB」をモデルに使える上限にしています。

日本語で使えますか?

管理画面には日本語の翻訳ファイル(apps/omlx-web/omlx_web/i18n/ja.json)があり、日本語の README もあります。日本語での会話の質は、選んだモデルによって決まります。

ダウンロードしたモデルは仕事で使えますか?

oMLX のライセンス(Apache-2.0)とは別に、モデルごとにライセンスがあります。商用利用に条件があるモデルもあるので、Hugging Face の各モデルのページで確認してください。

OpenAI API の代わりになりますか?

OpenAI 互換の API を提供するので、接続先を書き換えれば多くのツールからそのまま使えます。ただし性能・速度は Mac とモデル次第で、OpenAI の上位モデルと同等の結果になるとは限りません。外部から使う場合は、API を誰でも使える状態で公開しないよう注意してください。

カテゴリ:AI・LLM 開発ツール

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