MLX-Launcher transforme votre Mac Apple Silicon en serveur LLM local performant. API OpenAI-compatible, multi-modèles simultanés, zéro cloud, optimisé MLX framework natif d'Apple.
Un seul outil pour faire tourner vos modèles LLM préférés localement, exposer une API OpenAI-compatible, et monitorer la mémoire et les performances en temps réel — directement depuis la barre de menus macOS.
Lancez plusieurs modèles MLX en parallèle, chacun sur son propre port. Bascule rapide entre Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek selon votre besoin.
Endpoints HTTP standards (/v1/models, /v1/chat/completions). Plug-and-play avec vos clients préférés sans configuration particulière.
Construit sur le framework MLX d'Apple. Pas de Python, pas de Docker, pas de bricolage. Performances maximales sur M1, M2, M3, M4, M5.
Installez, choisissez un modèle, copiez la commande dans votre éditeur favori. C'est tout.
Vidéo démo · 60 secondes
Disponible au lancement officiel
export OPENAI_API_BASE=http://localhost:8080/v1
export OPENAI_API_KEY=dummy
cd ~/Mon-Projet
aidercurl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-coder-4bit",
"messages": [{"role":"user","content":"Hello"}]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8080/v1",
api_key="dummy"
)
client.chat.completions.create(
model="hermes-3-3b",
messages=[{"role":"user","content":"Hi"}]
)Pour tous ceux qui veulent l'IA locale sans compromis sur la confidentialité, la performance ou le coût d'usage.
Branchez Cursor, Continue.dev, Aider sur votre LLM local. Zéro latence, zéro quota, zéro fuite de code propriétaire.
Génération de prompts, brainstorming, analyse de scripts — tout reste sur votre Mac, scénarios confidentiels protégés.
Aucune donnée envoyée à un cloud externe. Conformité RGPD facile, données clients préservées, audit trivial.
Tester les derniers modèles open-source sans budget cloud. Comparer Qwen, Llama, Mistral en local, sur votre Mac.
Une licence à vie. Pas de SaaS, pas de carte bancaire récurrente. Mises à jour incluses pendant toute la durée de support de l'app.
Achat unique sur le Mac App Store · TVA incluse
Tarif applicable pendant les 3 premiers mois — jusqu'au 26 juillet 2026. Le tarif standard sera appliqué ensuite.
Une réponse manque ? Écrivez-nous — on ajoute la réponse ici.
Apple Silicon (M1, M2, M3, M4 ou M5), macOS 14 Sonoma ou supérieur, 16 Go de RAM minimum. Pour les modèles 30 B+ (Llama 3.3 70 B, Qwen3-Coder), 64 Go de RAM unifiée recommandés. Sur M5 Max 128 Go, vous pouvez charger 4-5 modèles 7-15 B en parallèle.
Tous les modèles disponibles au format MLX sur Hugging Face : Qwen 2.5 / 3, Llama 3.x, Mistral, DeepSeek-Coder, Phi-3.5, Hermes-3, Qwen2.5-VL (vision), et beaucoup d'autres. Téléchargement direct depuis l'app via le catalogue mlx-community. Les modèles GGUF / Ollama ne sont pas supportés (différent format).
Non. Rien ne quitte votre Mac. Pas de télémétrie, pas de cloud, pas de logs envoyés à DepannOnline. Le seul trafic réseau initié par MLX-Launcher est le téléchargement des poids depuis Hugging Face (CDN public, lors du premier chargement d'un modèle). L'API exposée par l'app reste accessible uniquement sur localhost ou votre réseau local (LAN), jamais sur Internet. Voir notre politique de confidentialité.
Oui — l'API MLX-Launcher est strictement OpenAI-compatible (endpoints /v1/models, /v1/chat/completions, streaming SSE). Dans votre IDE, configurez simplement OPENAI_API_BASE=http://localhost:8080/v1 et OPENAI_API_KEY=dummy. Voir la section Quick Start ci-dessus.
Non. MLX est un framework natif Apple Silicon qui exploite la mémoire unifiée GPU/CPU. Les Mac Intel ne disposent pas de cette architecture et ne sont pas pris en charge.
Ollama est un excellent outil multi-plateforme basé sur llama.cpp. MLX-Launcher est plus restreint (Apple Silicon uniquement) mais utilise le framework MLX d'Apple directement, ce qui donne des performances supérieures sur Mac. De plus, MLX-Launcher est une vraie app Mac App Store (sandboxed, signée Apple), avec menu bar intégré et aucun daemon externe à gérer. Les deux peuvent coexister sans problème.
L'offre de lancement à 29,99 € s'applique pendant les 3 premiers mois (jusqu'au 26 juillet 2026) pour récompenser les early adopters. Le tarif de référence est ensuite 49,99 €. Achat unique, pas d'abonnement, mises à jour incluses. Si vous achetez pendant la période lancement, vous gardez le bénéfice à vie.
Sur la version actuelle, un modèle à la fois. Le multi-modèles simultanés (plusieurs LLM dans la mémoire unifiée Apple Silicon) arrive dans une mise à jour future. À titre indicatif pour le dimensionnement : un modèle 7B 4-bit fait ~4 Go, un 30B 4-bit ~17 Go, un 70B 4-bit ~40 Go. Le monitoring RAM intégré vous évite l'OOM.
Non, et il n'y en aura pas — MLX est exclusif Apple Silicon. Pour Windows / Linux, utilisez Ollama, vLLM, ou llama.cpp directement.
Par défaut, MLX-Launcher écoute sur localhost uniquement (sécurité). L'option "Exposer au LAN" dans les préférences active le binding sur l'IP locale de votre Mac (ex: 192.168.1.x:8080) — restreint au réseau local exclusivement. Aucune exposition Internet n'est possible avec la version App Store : pas de tunnel, pas de proxy, pas de VPN intégré. Pour un accès distant sécurisé entre sites, c'est la version professionnelle sur mesure.
Les achats Mac App Store sont gérés par Apple. Vous pouvez demander un remboursement directement via reportaproblem.apple.com dans les 14 jours suivant l'achat (politique standard Apple).
Pas de version d'essai gratuite (politique Mac App Store). En revanche : la vidéo démo ci-dessus couvre 100 % des fonctionnalités, et notre politique de confidentialité détaille exactement ce que l'app fait. Pour les besoins entreprise, contactez-nous : on monte une démo live avec votre équipe.
Pour les workflows entreprise nécessitant l'accès distant via maillage privé self-hosted (Headscale), VPN, le déploiement multi-postes, l'intégration sur infrastructure existante, ou la formation équipes — notre équipe propose une version personnalisée et un accompagnement complet. La version Mac App Store reste volontairement limitée au réseau local pour garantir la conformité sandbox Apple et la simplicité d'usage.
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