GGUFとMLXは、Apple Silicon Mac向けのLLM推論フォーマットとして人気があります。GGUFはllama.cppベースで汎用性が高く、MLXはAppleのMLXフレームワーク専用に最適化されています。以下に主な違いを比較表でまとめます。[1]
比較表
| 項目 | GGUF | MLX |
|---|---|---|
| 開発元 | llama.cppコミュニティ（Bartowskiら） | Apple（MLXフレームワーク） |
| 対応ハード | CPU/GPU/NPU汎用（Mac, PC, サーバー） | Apple Silicon（Mシリーズ）最適化 |
| 性能（Mac M1 Max例） | 17 tok/s（4bit, 15.6GB, Gemma 3 27B）[1] | 15 tok/s（4bit, 16.8GB, Gemma 3 27B）[1] |
| ファイルサイズ | やや小型（最適量子化多） | やや大型 |
| 安定性 | 高く、バグ少ない | 日本語処理で既知バグあり、不具合報告多[1] |
| ツール互換性 | LM Studio, Ollamaなど広範 | MLX専用アプリ（Privacy AIなど）[7] |
| 量子化方法 | Q4_K_Mなど多様な方法 | 4bit中心、Apple Unified Memory活用 |
利点と欠点
GGUFの利点
- クロスプラットフォームで高速・小型。
- コミュニティ量子化（Bartowskiモデル推奨）が優秀。[1]
MLXの利点
- Macネイティブでメモリ効率良い。
- シームレスなApple統合。
GGUFを日常推論に推奨、特に日本語用途では安定します。[1]
情報源
[1] Gemma 3 QAT Models: Bringing AI to Consumer GPUs https://news.ycombinator.com/item?id=43743337
[2] ChatGPT 5.1 詳細解説：機能、ベンチマーク、そしてAIの未来 https://skywork.ai/blog/ai-agent/chatgpt-5-1-features-benchmarks-future-jp/
[3] llms-full.txt https://lmstudio.ai/llms-full.txt
[4] InstructLabを試してみた。part3 スキルの登録と学習 https://qiita.com/agumon/items/1e61944a595fb5025c04
[5] 12 https://b.hatena.ne.jp/pokutuna/search.data
[6] Deevid.aiレビュー（2025年）：得意なこと、課題点 https://skywork.ai/blog/ai-video/deevid-ai-review-jp/
[7] Privacy AI: Powerful chatbot – App Store – Apple https://apps.apple.com/jp/app/privacy-ai-powerful-chatbot/id6738392421?l=en-US
[8] note4yaoo/lib-ai-app-community-model-vlm-ocr.md at main https://github.com/uptonking/note4yaoo/blob/main/lib-ai-app-community-model-vlm-ocr.md
[9] Mohamed Hammad – Software Engineer at Meta https://www.linkedin.com/in/mohamed-hammad-28133b17
[10] How does MLX quantization compare to GGUF? https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1gc0t0c/how_does_mlx_quantization_compare_to_gguf/?tl=ja
