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iPhoneでローカルLLM、結局どのランタイムが速い？ MLX / llama.cpp / LiteRT-LM / CoreML を実機ベンチしたiPhoneでローカルLLM、結局どのランタイムが速い？ MLX / llama.cpp / LiteRT-LM / CoreML を実機ベンチした

Qiita LLMコミュニティCommunity·qiita.com·2026/05/28 11:47·2mo ago

AI要点サマリSummary highlight

iPhone実機でMLX・llama.cpp・LiteRT-LM・CoreMLの4ランタイムをベンチマークし、ローカルLLMの推論速度を比較検証した記事。

A hands-on benchmark comparing four on-device LLM runtimes—MLX, llama.cpp, LiteRT-LM, and CoreML—running on a physical iPhone to determine which delivers the fastest inference.

出典SourceQiita LLMコミュニティCommunity
直近30件の平均重要度Avg importance, last 301=Info · 2=Medium · 3=High
配信形式FormatブログBlog
重要度Importance重要度 MediumMedium priority(Local LLM / Open Models 230件中、同等以上 207件)(207 of 230 Local LLM / Open Models entries are equal or higher)
情報の寿命Half-life📘 中期 (チュートリアル)Medium-term (tutorial)
原文言語Source languageJA
収集日時Collected2026/05/28 13:00

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