开发者mizorewww将开源决策模型Laya移植到Apple MLX框架，在Apple Silicon Mac上实现本地运行。421M参数版本内存占用仅943.6MiB，322M多语言版本更是降到687.6MiB。在M3 Max上，P50延迟最低7.39ms，吞吐量可达395 questions/s。游戏测试中决策速度达75.40 moves/s且零死亡。模型不支持长上下文，仅适合短输入高频决策场景。
文章作者、来源：量子位
不是，Jev才刚火一周，1GB不到的本地版都给整出来了？？？
有开发者把开源平替Laya原生搬上Apple MLX，做出了Laya-MLX——
421M参数版本，峰值MLX内存占用只有943.6MiB。
换成322M的多语言版本，更是直接掉到了687.6MiB。
不走云端API，不需要PyTorch和Transformers runtime，模型下到Mac里就能直接跑。
而且小归小，速度还挺猛。
在M3 Max上，Laya-MLX一个短决策P50最快只要7.39ms；421M版本也只有13.42ms。
如果一次塞进去50个问题，322M多语言版本的吞吐还能冲到395 questions/s。
开源版Jev
Jev大家这两天应该已经眼熟了。
它和普通LLM最大的区别，就是直接把最耗时间的文本生成砍了，聊天不会，代码不写，文章也不碰……只专心干一件事，下判断。
（Bert：嗯？这个工作内容我好像在哪里听过？）
少了逐Token生成这一步，推理速度自然和传统LLM拉开了差距。
也就是靠着这种简单粗暴的玩法，Jev发布之后迅速出圈。
紧接着，开源平替就来了。
Laya，一个多语言、非自回归的System 1决策模型。
思路和Jev类似，同样不把算力花在生成文本上，直接针对结构化问题输出决策结果，在GitHub已经狂揽10.4k Star。
它目前主要就干三类活：
choice，从几个选项里挑一个；score，按照给定标准打分；noul，判断一件事情为True的概率。
把一段state和需要判断的问题一起塞进去，一次forward直接能得到结果。
Laya目前主要有三个checkpoint。
英文版本基于ModernBERT-large，421M参数；
多语言版本基于mmBERT-base，只有322M参数，支持100多种语言；
另外还有一个针对typed-decisions工作流的421M版本。
模型本身就只有三四亿参数，速度也已经相当快。
原版Laya在Tesla T4上，单个问题大约33ms；批量处理时平均可以做到7.2ms/question，单卡吞吐量最高达到数百个问题每秒。
项目引用的第三方Jev P50延迟在236～276ms，而Laya自己测得单问题为32.8ms，大约快7～8倍。
在typed-decisions的2000次决策测试中，专门微调过的Laya版本准确率为76.6%（之前Jev公开成绩是72.7%）。
开源版有了，速度也不慢。
紧接着就有人开始琢磨，还能不能再小一点？
于是Laya-MLX来了。
本地1GB可跑
Laya-MLX动的是Laya的推理栈。
开发者已经能够自己部署原版Laya，但主要跑在PyTorch、Transformers这套环境里。
mizorewww则在Apple MLX框架上重新实现了Laya完整神经网络架构，让模型能够原生跑在Apple Silicon上。
PyTorch和Transformers runtime都可以拿掉，也不需要请求云端API。
而且换了推理栈之后，原来的结果也得对得上。
Laya-MLX把三个checkpoint分别用FP32和FP16进行了验证，在63个验证问题上，全部匹配原版Laya选择的答案。
三个模型、两种精度，一共378/378次对比通过，没有出现推理结果漂移。
测试机器是一台M3 Max，40核GPU、128GB统一内存。
421M英文版本处理一个短问题时，峰值MLX allocation为943.6MiB；322M多语言版本进一步降到687.6MiB。
但速度没有跟着缩水。
同一台M3 Max上，421M版本处理一个短问题，P50延迟为13.42ms；322M多语言版本为7.39ms。
P95也分别只有13.92ms和7.79ms。
如果一次塞50个问题进去，多语言版本吞吐可以直接冲到395 questions/s。
而且这些时间还不是模型核心算子的裸延迟。
项目的计时范围包含了prompt准备、tokenization、tensor构建、同步推理、校准以及最终结果格式化，只把模型加载时间排除在外。
换句话说，7.39ms测的是一次短决策从进去到结果出来的端到端延迟。
Laya-MLX玩贪吃蛇游戏的决策速度可以达到每秒60次。
这里每走一步都会实际调用一次Laya，根据当前状态重新做决策，外面再由cycle safety layer对危险动作进行纠正。
打开项目测试过的编译和prefix reuse优化后，在同一台M3 Max上连续跑2400步——
75.40 moves/s，0次死亡。
整个过程中，安全层可见介入了2次，仅少量场景做了动作修正。
三行运行
感兴趣的朋友可以直接在Apple Silicon Mac上本地部署。
目前项目要求Python 3.11+、macOS 14+。
安装依赖后，可以直接导入库使用，加载已经转换好的checkpoint：
pip install laya-mlximport laya_mlx as layaagent = laya.load("aac6fef/laya-mlx")
接下来把state和问题交给agent.predict()就行。
第一次运行会自动下载checkpoint，之后的推理就可以完全留在本地。
当然