Der Reddit-Nutzer mouseofcatofschrodi stellt die monatlich wiederkehrende Frage, ob MLX weiterhin der optimale Inference-Stack für Apple-Silicon-Macs ist. Konkret verglichen werden MLX-Quants (ohne MTP) gegen GGUF-Quants mit Multi-Token Prediction (MTP) über llama.cpp. Als MLX-Optionen werden LM Studio (schwaches Caching, kein MTP), omlx (gutes Caching, TurboQuant, dflash, aber noch kein MTP) sowie die weniger bekannten Wrapper rapid-mlx und mtplx genannt – letzteres soll MTP unterstützen. MTP ist laut Post bereits im Dev-Branch von omlx in Arbeit. Als zentrales Argument für GGUF wird das breitere Quantisierungs-Ökosystem angeführt. MLX gilt weiterhin als grundsätzlich effizienter auf Mac-Hardware, doch fehlt ein llama.cpp-Äquivalent mit vollem Konfigurationsumfang. Der Thread enthält keine gemessenen Benchmark-Daten, sondern ist eine Community-Diskussion auf der Suche nach Erfahrungswerten.