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面向 Apple silicon Mac 的本地大模型推理引擎,兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口,可直接运行编码智能体。

可替代:LM Studio

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这是什么?

Splash 是一款面向 Apple silicon Mac 的本地大模型推理引擎,在单台机器上运行模型,并提供兼容 OpenAI Chat Completions、Responses、Completions 以及 Anthropic Messages 的接口。现有的编码智能体和应用只需把地址指向 localhost,即可替代云端服务。

引擎将 DFlash 2 推测解码与针对各模型系列编写的 Metal 内核结合,并自动规划显存。它还会复用缓存的前缀、自动合并并发请求,支持图像输入、工具调用和 JSON Schema 输出,并内置聊天页面。支持的模型包括 Qwen3.8-27B、Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.8-Flash-Next,格式覆盖 GGUF 与 MLX 量化权重。

可通过 Homebrew 安装,用一条 `splash serve` 命令启动服务。运行环境要求为 Apple M3 或更新的芯片、macOS 26.4 及以上,运行 4 位量化示例建议至少 36 GB 统一内存。

核心功能

  • 01提供兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API,支持流式输出与工具调用。
  • 02采用 DFlash 2 推测解码,并为各模型编写 Metal 内核。
  • 03自动规划显存,跨请求复用缓存前缀并批处理并发请求。
  • 04支持图像与 PDF 输入,以及 JSON Schema 结构化输出。
  • 05内置聊天页面,并可直接启动 opencode、Claude、Codex 等编码智能体。

适用场景

  • 在自己的 Mac 上用本地模型驱动 opencode、Claude 等编码智能体。
  • 在不产生云端 API 费用的前提下,基于兼容 OpenAI 或 Anthropic 的接口开发应用。
  • 让提示词和代码留在本地设备上,而不发送到托管服务。

快速上手

  1. 1

    使用 Homebrew 安装 Splash

    brew install incoai/tap/splash
  2. 2

    启动服务器并下载模型

    splash serve --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_M
  3. 3

    看到 Ready 提示后,在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000

使用前须知

  • 需要搭载 M3 或更新芯片的 Apple silicon Mac,并且系统为 macOS 26.4 或更高版本。
  • 4-bit 示例至少需要 36 GB 统一内存,内存较小的 Mac 需要使用更小的 GGUF 变体。
  • 仅支持有限的模型系列,且不支持全 BF16 和 F16 模型。

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常见问题

splash 是什么?
面向 Apple silicon Mac 的本地大模型推理引擎,兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口,可直接运行编码智能体。 Splash 是一款面向 Apple silicon Mac 的本地大模型推理引擎,在单台机器上运行模型,并提供兼容 OpenAI Chat Completions、Responses、Completions 以及 Anthropic Messages 的接口。现有的编码智能体和应用只需把地址指向 localhost,即可替代云端服务。
splash 可以免费使用吗?用的什么许可证?
splash 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
splash 还在维护吗?
活跃维护中。splash 最近一次提交是在 2026年10月20日。
splash 适合用来做什么?
在自己的 Mac 上用本地模型驱动 opencode、Claude 等编码智能体。 在不产生云端 API 费用的前提下,基于兼容 OpenAI 或 Anthropic 的接口开发应用。 让提示词和代码留在本地设备上,而不发送到托管服务。
splash 怎么安装和运行?
使用 Homebrew 安装 Splash: brew install incoai/tap/splash 启动服务器并下载模型: splash serve --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_M 看到 Ready 提示后,在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000
在哪里获取 splash?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/incoai/splash

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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