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Apple ML Researchは10月15日(現地時間)、オープンソースの配列フレームワークMLXを強化し、Mac Studio上での大規模言語モデル（LLM）推論における分散処理への対応を発表した。最新バージョンのMLXとmacOS 26.2のRDMAドライバーを活用することで、M5 Ultraを搭載したMac Studio単体での性能向上に加え、複数台のMac Studioを連携させた極めて大規模なモデルの実行を可能にする。
Appleは2026年10月11日(現地時間)、Macに搭載されたApple SiliconのうちアイドルGPU状態にあるものを集約し、機械学習の推論処理を実行する分散型仮想GPUクラウド「Minions」を発表した。中央集権型GPUインフラが抱える高コスト、限られた弾力性、リソース制約下での待機時間の長さといった課題への対応策と位置付けられている。既存のApple製ハードウェアを最大限に活用できるとしている。
PipeNetwork（パイプネットワーク）は8月4日(現地時間)、MiniMax（ミニマックス）が開発したオムニモーダル生成システム「MiniMax-H3」をApple Silicon（アップルシリコン）環境で動作させるMLX向けPythonパッケージを公開しました。これにより、最長15秒の音声付き動画クリップを生成できるMiniMax-H3モデルがローカル環境で実行可能となります。開発者による検証では、115GBのモデルファイルがM5 Max MacBook Pro上で動作し、動画生成に約45分を要したと報告されています。