BaseRT：专为 Apple Silicon 优化，让 Mac 本地大模型快 6.4 倍

BaseRT：专为 Apple Silicon 优化，让 Mac 本地大模型快 6.4 倍
2026-7-21 07:13:12 Author: www.appinn.com(查看原文) 阅读量:7 收藏

Apple Silicon 跑本地大模型，速度还能再提升多少？
BaseRT 给出了一个答案：在 M5 Pro 上，它的提示词处理速度最高达到 llama.cpp 的 6.4 倍，MLX 的 3.9 倍

BaseRT 是一款专为 Apple Silicon 优化的本地 AI 推理引擎，可以运行 Qwen、Llama、Gemma 等多种开源模型。

在对比测试中，BaseRT 的优势主要集中在 Prefill（提示词处理）阶段，在 Decode（生成速度）阶段也有一定提升：

模型阶段	对比 llama.cpp	对比 MLX
Prefill（提示词处理速度）	最高 6.4 倍	最高 3.9 倍
Decode（生成速度）	最高 1.75 倍	最高 1.33 倍

如何使用

curl -LsSf https://basecompute.co/install.sh | sh

basert pull Qwen/Qwen3-4B

basert chat Qwen/Qwen3-4B

就可在终端中与本地模型对话了。

basert serve Qwen/Qwen3-4B --port 8080

BaseRT 会提供 OpenAI 兼容接口：

大模型运行速度，不只取决于芯片性能，也取决于软件是否能够充分利用硬件。

与 llama.cpp、MLX 等已有本地推理方案相比，BaseRT 的优化重点是利用 Apple Silicon 的硬件特性。在 M5 Pro 测试中，它利用 M5 新增的 Tensor Core 架构，以及 Metal 4 Tensor API 提供的底层计算能力，获得了明显的性能提升。

BaseRT 在 Qwen3、Qwen3.5、Qwen3.6、Llama 3.2、Gemma 4 等多个模型上进行了测试，覆盖 0.6B 到 35B 参数规模。

使用的设备：Apple M5 Pro、48 GB 内存。

Model	BaseRT pp128	llama.cpp pp128	BaseRT pp256	llama.cpp pp256	BaseRT pp512	llama.cpp pp512	BaseRT pp1024	llama.cpp pp1024	BaseRT pp2048	llama.cpp pp2048
Qwen3-0.6B	11873	10559	17578	14093	24525	17350	29062	18973	31183	19232
Llama-3.2-1B	8936	6859	13491	9267	19539	11922	23952	13742	27443	14358
Qwen3.5-2B	4594	3908	6994	5224	10662	6888	14137	8121	16291	8500
Llama-3.2-3B	3663	2831	5658	3845	8428	5115	11206	6132	13315	6577
Gemma-4-E2B	4991	1992	7825	2524	12380	2631	14661	2600	16264	2547
Gemma-4-26B-A4B	2246	1185	3448	1488	5246	1897	6718	2208	7857	2419
Qwen3-30B-A3B	2478	1280	3767	1592	5663	2043	7357	2324	8644	2586
Qwen3.5-35B-A3B	1501	1065	2259	1356	3525	1652	4577	1894	5304	2094
Qwen3.6-35B-A3B	1361	1042	2053	1331	3198	1614	4202	1847	4860	2051
Qwen3.6-27B	440	358	664	453	1021	560	1416	662	1706	747

模型	BaseRT	llama.cpp	提升	MLX	提升
Qwen3-0.6B	530.8 tok/s	386.1 tok/s	1.37×	398.1 tok/s	1.33×
Llama 3.2-1B	342.1 tok/s	267.1 tok/s	1.28×	298.0 tok/s	1.15×
Qwen3.5-2B	219.6 tok/s	147.1 tok/s	1.49×	208.7 tok/s	1.05×
Llama 3.2-3B	137.0 tok/s	120.0 tok/s	1.14×	131.0 tok/s	1.05×
Gemma 4-26B-A4B	85.0 tok/s	83.3 tok/s	1.02×	87.0 tok/s	0.98×
Qwen3-30B-A3B	105.1 tok/s	96.7 tok/s	1.09×	97.7 tok/s	1.08×
Qwen3.5-35B-A3B	110.6 tok/s	72.5 tok/s	1.53×	104.8 tok/s	1.06×
Qwen3.6-35B-A3B	110.7 tok/s	63.1 tok/s	1.75×	101.9 tok/s	1.09×

文章来源: https://www.appinn.com/basert/
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