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MLX vs Ollama vs llama.cpp: ¿Cuál motor de inferencia deberías usar?

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Respuesta rápida

En Apple Silicon, usa MLX — ejecuta ~65 tok/s versus ~35 tok/s para Ollama en un M5 Pro con un modelo 8B. En GPUs NVIDIA, usa Ollama por simplicidad o llama.cpp por control máximo. Ollama usa llama.cpp bajo el capó y agrega una capa API encima.

  • ▸MLX: solo Apple Silicon, inferencia nativa más rápida, basado en Python
  • ▸Ollama: cualquier plataforma, API compatible con OpenAI, configuración más fácil
  • ▸llama.cpp: cualquier hardware, control máximo, requiere compilación

Actualizado: 2026-05

Tool ComparisonsIntermedio

Puntos clave

  • ✓MLX es el más rápido en Apple Silicon nativo — ~65 tok/s en M5 Pro, pero solo funciona en Macs
  • ✓Ollama es el más simple en cualquier plataforma — envoltura de llama.cpp con API REST, OpenAI-compatible
  • ✓llama.cpp es el más flexible — inferencia directa, compilable para cualquier hardware, sin capa de API
  • ✓Ollama usa llama.cpp internamente — es una capa más conveniente pero con menor control granular

Comparación de motores

Si tienes Apple Silicon y necesitas máxima velocidad de inferencia, elige MLX. mlx-lm es un paquete Python (instala con pip install mlx-lm) que usa memoria unificada de Apple, lo que lo hace más rápido que la ruta de llama.cpp+Metal de Ollama en el mismo hardware. Tradeoff: MLX solo funciona en Apple Silicon y ejecutas un script Python, no un servicio API persistente.

Si quieres configuración de un comando y un API OpenAI-compatible estable en cualquier hardware, elige Ollama. Funciona en Mac, Windows y Linux. En Apple Silicon usa llama.cpp con Metal — rápido, pero no tan optimizado como MLX nativo.

Si necesitas máximo control, elige llama.cpp directamente: cuantización personalizada, parámetros de muestreo específicos, o incrustar inferencia en aplicaciones C/C++. El costo de configuración es mayor (compilar desde el código fuente), pero obtienes todas las características antes de que Ollama las implemente.

MotorMejor paraVelocidad (M5 Pro, 8B)Dificultad de configuración
MLXNativo Apple Silicon~65 tok/sMedia (Python)
OllamaCualquier plataforma, API fácil~35 tok/sFácil (un comando)
llama.cppControl máximo, cualquier HW~40 tok/sDifícil (compilación)

Preguntas rápidas: MLX vs Ollama vs llama.cpp

¿Usa Ollama MLX en Mac?▾
No. Ollama usa llama.cpp con aceleración Metal en Apple Silicon, no MLX nativo. Para inferencia MLX nativa, usa mlx-lm directamente o LM Studio (que soporta ambos backends).
¿Es llama.cpp más rápido que Ollama?▾
Ligeramente — llama.cpp compilado nativamente es ~5-10% más rápido que Ollama porque Ollama agrega overhead de API HTTP y gestión de modelos. En la mayoría de cargas de trabajo la diferencia es pequeña. MLX es significativamente más rápido que ambos en hardware Apple Silicon.
¿Puedo usar MLX en Windows o Linux?▾
No. MLX es un framework de Apple que solo funciona en Apple Silicon (M1 en adelante). En Windows o Linux con GPUs NVIDIA o AMD, usa Ollama o llama.cpp con soporte para CUDA o ROCm.
¿Cómo convierto modelos de Ollama a formato MLX?▾
No puedes convertir directamente modelos de Ollama a MLX. Descarga los pesos originales desde Hugging Face y usa el convertidor de mlx-lm, o busca versiones preconvertidas en la organización mlx-community. Consulta Convertir modelos de Ollama a MLX.

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