アップルの元AI責任者であるジョン・ジャンナンデリア氏は4月15日以降の退社を確認した。彼は2018年にグーグルからアップルに加入し、Apple Intelligenceプロジェクトを率いてきた。2025年3月からは責任範囲が大幅に縮小されていたが、退社の主な理由はアップルのAI進捗が予定に満たなかったこと、特にアップグレード版Siriのパフォーマンスが不十分だったためである。
アップル元AI責任者のジョン・ジャナンドレアが今週退社。3月に職務縮小後、AI事業の遅れ（Apple Intelligenceの不振、Siriアップグレード延期など）が離職の主因と報道。....
マスクが所有するXプラットフォームから、リアルタイムチャットアプリXChatが登場。4月17日にApp Storeでリリースされ、中国ではすでに予約が開始されている。このアプリはRustで開発され、インストールファイルサイズは175.8MBで、iOS16以降のシステムに対応。エンドツーエンド暗号化、広告なし、データの追跡なし、スクリーンショット防止および閲覧後即時消去機能を備え、プライバシー保護を強化している。
Metaが新AIモデル「Muse Spark」を発表、前Scale AI責任者Alexandr Wangが開発を主導。リリース後、Meta AIアプリの米国App Storeランキングが57位から5位に急上昇し、初日ダウンロード数も大幅増加、AI技術への市場関心の高さを示す。....
Mac上でアプリを切り替えることなく、画面の端からAppleのリマインダーにアクセスでき、機能が豊富です。
無料のオンラインツールで、SpotifyやApple Podcastsのポッドキャストをテキストなどの形式に迅速に変換します。
ChatGPTまたはClaudeからアプリケーションをデプロイします。設定画面はありません。AIがコードを作成し、リアルタイムのURLを返します。
Seedance 2.0は先進的なAI動画生成ツールです。
Openai
$2.8
入力トークン/百万
$11.2
出力トークン/百万
1k
コンテキスト長
-
Anthropic
$105
$525
200
Google
$0.7
$7
$35
$21
Alibaba
Deepseek
$4
$12
128
Bytedance
$0.8
$8
256
Tencent
$1
32
$0.35
400
Chatglm
$2
$0.2
Huawei
$14
$56
kyr0
これはAppleシリコンチップデバイス用に最適化された自動音声認識モデルで、MLXフレームワークに変換し、FP8形式に量子化することで、Appleデバイス上での高速なエッジ上の音声文字起こしを実現します。このモデルは逐語的な精度に合わせて微調整されており、高精度の文字起こしが必要なシーンに特に適しています。
mlx-community
このモデルは、allenai/Olmo-3-7B-Instructを基に変換された8ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。これは70億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従と対話タスクをサポートします。
Dogacel
これは、元のDeepSeek-OCRモデルをベースにした最適化バージョンで、Appleのメタルパフォーマンスシェーダー（MPS）とCPUでの推論をサポートするOCRモデルです。画像からテキストを抽出し、構造化された形式に変換することができ、多言語のドキュメント認識をサポートします。
VibeThinker-1.5Bの4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークに基づいてAppleチップ向けに最適化されており、15億のパラメータを持つ密集型言語モデルで、数学的推論とアルゴリズムコーディングの問題に特化しています。
abr-ai
これはApplied Brain Research（ABR）によって開発された、状態空間モデル（SSM）に基づく英語の自動音声認識モデルです。約1900万のパラメータを持ち、英語の音声を効率的かつ正確にテキストに変換することができます。このモデルは複数のベンチマークデータセットで優れた性能を発揮し、平均単語誤り率はわずか10.61%です。リアルタイム音声認識をサポートし、低コストのハードウェアで動作することができます。
inferencerlabs
MLXライブラリに基づいて実装されたテキスト生成モデルで、複数の量子化方式による推論をサポートし、分散計算能力を備え、Appleのハードウェア環境で効率的に動作します。
Marvis-AI
これはMLXフレームワークに基づいて最適化されたテキスト音声変換モデルで、元のモデルMarvis-AI/marvis-tts-100m-v0.2から変換され、6ビット量子化技術を採用し、Apple Siliconハードウェア用に特別に最適化され、効率的な音声合成能力を提供します。
これはKimi-Linear-48B-A3B-Instructモデルを変換した6ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に最適化されています。このモデルは元のモデルの強力な指令追従能力を保持しながら、量子化技術により格納と計算の要件を大幅に削減し、Appleハードウェアで効率的に動作するのに適しています。
lmstudio-community
Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenによって開発された視覚言語モデルで、2Bのパラメータ規模を持ち、MLXを使用して8ビット量子化が行われ、Apple Siliconチップに特化した最適化が施されています。このモデルは画像とテキストのマルチモーダル理解と生成タスクをサポートしています。
Qwen
Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルの1つで、GGUF形式の重みを使用し、CPU、NVIDIA GPU、Apple Siliconなどのデバイスで効率的な推論をサポートします。このモデルは、優れたマルチモーダル理解と推論能力を備え、特にビジュアル感知、空間理解、エージェントインタラクション機能が強化されています。
これはmoonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instructモデルを変換した4ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に最適化され、効率的なテキスト生成能力を提供します。
これはMiniMax-M2モデルのMLX形式への変換バージョンで、mlx-lm 0.28.1を使用して元のモデルから変換され、8ビット量子化とグループサイズ32の最適化設定をサポートし、Apple Siliconデバイスでの実行に最適化されています。
これはMiniMax-M2モデルのMLX形式の8ビット量子化バージョンで、mlx-lm 0.28.4を使用してオリジナルモデルから変換され、Apple Siliconデバイスでの実行に最適化されています。
Granite-4.0-H-1B-8bitはIBM Graniteシリーズの小型言語モデルで、Apple Siliconチップ向けに特別に最適化され、8ビット量子化技術を採用し、パラメータ数は1Bで、効率的な推論と低リソース消費の特徴を持っています。
MiniMax-M2-6bitは、MiniMaxAI/MiniMax-M2モデルのMLX形式変換バージョンで、mlx-lm 0.28.4を使用して変換され、Apple Siliconデバイスでの効率的な実行をサポートします。
MiniMax-M2-4bitは、mlx-lmツールを使用してMiniMaxAI/MiniMax-M2から変換された4ビット量子化バージョンで、Apple Siliconチップに特化して最適化されており、効率的なテキスト生成能力を提供します。
TheStageAI
TheWhisper-Large-V3はOpenAI Whisper Large V3モデルの高性能ファインチューニング版で、TheStage AIによって多プラットフォーム（NVIDIA GPUとApple Silicon）のリアルタイム、低遅延、低消費電力の音声テキスト変換推論用に最適化されています。
DeepSeek-OCR-8bitは、DeepSeek-OCRモデルを変換したMLX形式のバージョンで、Appleチップに特化して最適化されたビジュアル言語モデルで、多言語OCR認識と画像テキスト理解タスクをサポートします。
DeepSeek-OCR-6bitは、DeepSeek-OCRモデルを変換したMLX形式のバージョンで、Appleチップ向けに最適化されています。これは視覚言語モデルで、強力な光学文字認識能力を備え、画像からテキスト情報を抽出および認識することができます。
richardyoung
これは高性能の4ビット量子化版のKimi K2 Instructモデルで、MLXフレームワークを使用してApple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上で実行するように最適化されています。このモデルは6710億のパラメータを持ち、128Kのコンテキストウィンドウをサポートし、品質と効率の間で優れたバランスを実現しており、ほとんどの実際のデプロイに理想的な選択肢です。
Apple MCPツールセットは、MCPプロトコルに基づくAppleのネイティブツールセットで、メッセージ、メモ、連絡先、メール、リマインダー、カレンダーなどのAppleエコシステムの統合サービスを提供します。
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
MCPプロトコルに基づくローカルサーバーで、Apple Notesの意味検索とRAG機能を実現し、ClaudeなどのAIアシスタントから呼び出すことができます。
Apple Doc MCPは、Apple開発者ドキュメントへの直接アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバで、AIプログラミングアシスタントに統合され、スマート検索、フレームワークブラウジング、詳細なドキュメント取得をサポートします。
AppleScriptを通じてLLMアプリケーションとmacOSをやり取りするMCPサーバーで、標準化されたインターフェースを提供してさまざまなシステム機能を制御します。
MCP Appiumはモデルコンテキストプロトコルに基づくインテリジェントなモバイル自動化サーバーで、AIアシスタントにクロスプラットフォームのモバイルアプリテストツールを提供します。iOSとAndroidプラットフォームをサポートし、スマート要素定位、セッション管理、自動化テスト生成などの機能を備えています。
AIアシスタントがMCPプロトコルを通じてAppleのショートカットを制御するサービス
MacOS上でアプリを実行するためのMCPサーバーアプリ
このプロジェクトは、World Mini Appsのドキュメントを検索し、Cursorと統合するためのMCPサーバーを構築し、開発者がMiniAppをより効率的に開発できるように支援します。
Apple開発者ドキュメントMCPサービスは、AIプログラミングアシスタントにApple公式開発ドキュメントへの直接アクセス機能を提供し、インテリジェントな検索、フレームワークの閲覧、および詳細なドキュメントの取得をサポートします。
Apple Books MCPは、Apple Books用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、書籍管理、注釈検索、インテリジェント分析機能を提供します。
このプロジェクトは、ACI.devが管理する機能ツールにアクセスするための2種類のMCPサーバーを提供します：apps - serverは指定されたアプリのツールへのアクセスを提供し、unified - serverはすべての利用可能なツールを発見して実行する機能を提供します。
シンプルなMCPサーバーで、Appleノートから記憶情報を読み取り、保存することができ、SSHを通じたMacデータのリモートアクセスをサポートしています。
MLX Whisperをベースとした音声文字起こしMCPサーバーで、ローカルファイル、Base64オーディオ、YouTube動画の文字起こしに対応。AppleのMシリーズチップ用に最適化されています。
Appleノートの意味検索用のMCPサービスで、ローカルの埋め込みモデル、全文検索およびベクトル保存に対応しています。
VGGT - MPSは、Appleチップ向けに最適化された3Dビジョン再構築ツールで、Metal Performance Shadersを使用して加速され、単一または複数の画像から深度マップ、カメラ姿勢、3D点群を生成し、疎注意力をサポートして都市レベルの再構築を実現します。
AppleScriptを通じてmacOS上のApple Musicを制御するFastMCPサーバーの実装で、再生制御、楽曲検索、再生リスト作成などの機能を提供します。
WazuhのセキュリティデータをLLM（Claude Desktop Appなど）と統合するためのオープンソースの本番環境向けMCPサーバーです。
完全なウェブサイトアイコンセットを自動生成するMCPサービスで、PNG画像またはURLからさまざまなサイズのfavicon、Appleタッチアイコン、およびウェブアプリケーションマニフェストファイルを作成できます。
Transformers英語%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
