MLX vs Ollama vs llama.cpp : quel moteur d'inférence utiliser ?

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Réponse rapide

Sur Apple Silicon, utilisez MLX — il atteint ~65 tok/s contre ~35 tok/s pour Ollama sur un M5 Pro avec un modèle 8B. Sur les GPU NVIDIA, utilisez Ollama pour la simplicité ou llama.cpp pour un contrôle maximal. Ollama utilise llama.cpp sous le capot et ajoute une couche API par-dessus.

▸MLX : Apple Silicon uniquement, inférence native la plus rapide, basé sur Python
▸Ollama : toute plateforme, API compatible OpenAI, installation la plus simple
▸llama.cpp : tout matériel, contrôle maximal, nécessite une compilation

Mis à jour : 2026-05

Tool Comparisons

Points clés

✓Ollama utilise llama.cpp comme backend — choisir Ollama signifie choisir llama.cpp plus une couche API HTTP et de gestion de modèles par-dessus
✓MLX est le propre framework ML d'Apple ; mlx-lm délivre ~65 tok/s pour un modèle 8B sur M5 Pro en utilisant nativement l'architecture de mémoire unifiée d'Apple — significativement plus rapide que le chemin llama.cpp+Metal d'Ollama sur la même puce
✓llama.cpp compilé directement donne marginalement plus de contrôle sur la quantification et l'échantillonnage, mais nécessite une étape de compilation C++ — la plupart des utilisateurs sont mieux servis par Ollama

Comparaison moteur par moteur

Choisissez MLX si vous avez Apple Silicon et souhaitez l'inférence la plus rapide possible. mlx-lm est un paquet Python (installez avec pip install mlx-lm) et utilise la mémoire unifiée d'Apple, ce qui explique pourquoi il surpasse le chemin llama.cpp+Metal d'Ollama sur le même matériel. Inconvénient : MLX ne fonctionne que sur Apple Silicon, et vous exécutez des scripts Python plutôt qu'un service API persistant.

Choisissez Ollama si vous souhaitez une installation en une commande et une API stable compatible OpenAI, quel que soit le matériel. Il fonctionne sur Mac, Windows et Linux. Sur Apple Silicon, il utilise llama.cpp avec Metal — rapide, mais pas aussi optimisé que MLX natif.

Choisissez llama.cpp directement si vous avez besoin d'un contrôle maximal : quantification personnalisée, paramètres d'échantillonnage spécifiques, ou intégration de l'inférence dans une application C/C++. Le coût d'installation est plus élevé (compiler depuis les sources), mais vous obtenez chaque fonctionnalité avant qu'elle n'arrive dans Ollama.

Moteur	Idéal pour	Vitesse (M5 Pro, 8B)	Difficulté d'installation
MLX	Apple Silicon natif	~65 tok/s	Moyen (Python)
Ollama	Toute plateforme, API facile	~35 tok/s	Facile (une installation)
llama.cpp	Contrôle maximal, tout HW	~40 tok/s	Difficile (compiler)

Meilleur choix selon le matériel

Si vous avez un Mac avec Apple Silicon : utilisez MLX. Installez avec pip install mlx-lm, puis exécutez n'importe quel modèle de l'organisation mlx-community sur Hugging Face. Si vous avez également besoin d'une API compatible OpenAI, exécutez mlx_lm.server --model mlx-community/model-name.

Si vous avez un GPU NVIDIA ou tout autre matériel : utilisez Ollama. Une commande l'installe, les modèles se téléchargent automatiquement, et il expose une API compatible OpenAI sur le port 11434. Pour un contrôle avancé sans la surcharge d'Ollama, compilez llama.cpp directement et utilisez son mode serveur intégré.

Réponses rapides sur MLX, Ollama et llama.cpp

Ollama utilise-t-il MLX sur Mac ?▾

Non. Ollama utilise llama.cpp avec accélération GPU Metal sur Apple Silicon, pas MLX. Pour l'inférence MLX native, utilisez mlx-lm directement ou LM Studio (qui prend en charge les deux backends). Voir Ollama prend-il en charge MLX sur Apple Silicon ? pour l'explication complète.

llama.cpp est-il plus rapide qu'Ollama ?▾

Marginalement — llama.cpp compilé nativement est environ 5 à 10 % plus rapide qu'Ollama car Ollama ajoute une surcharge d'API HTTP et de gestion de modèles. La différence est faible pour la plupart des charges de travail. MLX est significativement plus rapide que les deux sur le matériel Apple Silicon.

Puis-je utiliser MLX sur Windows ou Linux ?▾

Non. MLX est le framework d'Apple et ne fonctionne que sur Apple Silicon (M1 et ultérieur). Sur Windows ou Linux avec des GPU NVIDIA ou AMD, utilisez Ollama ou llama.cpp avec CUDA ou ROCm.

Comment convertir un modèle Ollama au format MLX ?▾

Vous ne pouvez pas convertir directement un modèle Ollama en MLX. Téléchargez les poids originaux depuis Hugging Face et utilisez le convertisseur de mlx-lm, ou trouvez une version pré-convertie dans l'organisation mlx-community. Voir Comment convertir des modèles Ollama en MLX.

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