Canza傘下のAffinityデザインソフトが新バージョンをリリース。ベクター、画像編集、レイアウト機能を統合し、永久無料化でAdobeに挑戦。macOS/Windows対応で「Persona」モードによるシームレスな機能切替と非破壊編集を実現。....
Thinking Machineがオンライン戦略蒸留トレーニングを発表。特定タスクで小型モデルの学習効率を50-100倍向上。強化学習と教師あり学習を融合し、AIコーチの新モデルを構築。OpenAI元CTOも注目。....
OpenAIがSoftware Applications社と未発表macOSソフト「Sky」を買収。画面監視で自動タスク実行する個人アシスタント。創業チームはAppleのWorkflow（現Shortcuts）開発者。....
OpenAIは、マックプラットフォームのAI言語アプリ「Sky」のチームSAIを買収し、ChatGPTとMacのワークフローのさらなる深いかかわりを加速させることを目的としています。この動きにより、Skyの文脈理解、ユーザーへの適応性、そしてアプリ間の協力を活かし、AIが日常的な使用に自然に取り込まれ、Macのユーザー体験を向上させることが期待されます。
無料のMacアプリで、7つのAIビデオプラットフォームのウォーターマークを削除できます。ログインやアップロード不要で、ローカルで処理します。
macOS用のClaude Codeスケジューラで、Claudeタスクを自動的にスケジュールできます。
AIでタスクを自動化し、スクリーンを表示したり、サポートやファイルの読み込みを行え、MacとWindowsをサポート
Mac用に特化した生産性向上ブラウザで、スマートな整理機能、複数のモード、プライバシー保護などの特性を備えています。
mistral
$0.72
入力トークン/百万
$2.16
出力トークン/百万
256k
コンテキスト長
nightmedia
これはQwen3-Coder-REAP-25B-A3Bに基づく量子化バージョンで、Macデバイス用に特別に最適化されています。Deckard(qx)公式を使用して量子化を行い、埋め込み層、ヘッド、および選択的注意経路では6ビット量子化を使用し、その他の部分では5ビット量子化を使用し、グループサイズを32として、q8量子化に近い品質を維持しながら、より効率的な実行を実現します。
abnormalmapstudio
これはQwen3-Next-80B-A3B-Thinking基礎モデルに基づくApple MLX最適化4ビットmxfp4量子化バージョンで、Appleシリコンチップに特化して最適化されており、Macデバイスで効率的なローカル推論を実現し、メモリ使用量を大幅に削減しながら良好なパフォーマンスを維持します。
QuantFactory
MachineLearningLM-7B-v1は、Qwen/Qwen2.5-7B-Instructをベースに、数百万の合成表機械学習タスクで継続的に事前学習された大規模言語モデルで、表分類タスクに特化して最適化されており、8から1024個のサンプルの少サンプルコンテキスト学習をサポートします。
mlx-community
これはQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingモデルのMLX形式に変換されたバージョンで、Apple Silicon向けに最適化されています。このモデルは800億パラメータの大規模言語モデルで、思考過程推論能力をサポートし、8ビット精度に量子化されてMacデバイスでの実行効率を向上させています。
これはmoonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905モデルのMLX形式変換バージョンで、革新的なDQ3_K_M動的3ビット量子化技術を採用し、Apple Silicon Macデバイス用に特別に最適化されており、4ビット量子化に近い性能を維持しながら、メモリ使用量を大幅に削減します。
macandchiz
これはmistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3の量子化バージョンで、複数の量子化レベルを提供し、ファイルサイズとモデル品質のトレードオフを行います。llama-cppとgguf-my-repoを使用した推論をサポートします。
Marvis-AI
Marvisは、リアルタイムストリーミングテキストを音声合成するために設計された高度な対話式音声モデルです。効率性と使いやすさを重視し、Appleチップ、iPhone、iPad、Macなどの消費者向けデバイスでの高品質なリアルタイム音声合成をサポートします。
lmstudio-community
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructはQwenが開発した30Bパラメータ規模のコード生成モデルで、命令微調整により最適化され、プログラミングタスクに特化して設計されています。このモデルはMLXフレームワークを用いて4ビット量子化され、Appleチップに最適化されており、Macデバイスで効率的に動作します。
mistralai
魔主小型 1.1は、魔主小型3.1をベースに構築された240億パラメータの効率的な推理モデルで、新たに推理能力が追加され、多言語をサポートし、Apache 2.0ライセンスを採用しており、単一のRTX 4090または32GBメモリのMacBookでローカルにデプロイして実行できます。
FluidInference
CoreML Silero VADは、Silero音声アクティビティ検出（VAD）モデルのCoreML実装で、Appleプラットフォーム（iOS/macOS）向けに最適化され、リアルタイムの音声アクティビティ検出機能を提供します。
macwiatrak
Bacformerは細菌ゲノミクス用の基礎モデルで、細菌の全ゲノムをタンパク質配列としてモデリングします。このモデルは、ゲノム内の位置で並べられたタンパク質の集合を入力とし、Transformerを通じてコンテキストタンパク質表現を計算し、タンパク質 - タンパク質相互作用を捉えます。約130万の細菌ゲノムと4万の完全ゲノムで訓練され、約30億のタンパク質配列を含んでいます。
Jonjew
これはLoRA技術に基づくテキストから画像を生成するモデルで、マッケンジー・フォイスタイルの画像生成に特化しています。
Maciohinda
このモデルはDistilBertアーキテクチャを最適化したテキスト分類モデルで、IMDB映画レビューのポジティブ/ネガティブ感情分類に特化しています。
Macropodus
macbert4csc_v2は中国語のスペル訂正に使用されるモデルで、特定のアーキテクチャとトレーニング戦略を採用しており、複数の評価データセットで良好な結果を示し、様々な領域のテキスト訂正タスクに適しています。
machinelearningzuu
これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。
Nitral-Archive
Pasta-Lake-7bは、Test157t/Pasta-PrimaMaid-7bとmacadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpoの2つのモデルを統合して作成された7Bパラメータ規模の言語モデルです。
macadeliccc
WestLake-7B-v2-laserモデルをベースに、truthy-dpo-v0.1データセットで微調整された大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化し、複数のベンチマークテストで優れた成績を収めています。
2つのSolar-10.7B命令微調整モデルを統合した大規模言語モデルで、GPT-3.5やGemini Proと同等の性能を持ち、Mixtral-8x7bを上回る
Piccolo-math-2x7bは数学と論理的推論に特化した大規模言語モデルで、作者のペット犬クラウスにちなんで名付けられました。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特に数学とコード生成タスクで顕著です。
Dolphin-2.6-Mistral-7B-DPO-Laserをベースにした中規模混合エキスパート(MoE)実装で、評価性能が平均約1ポイント向上
iMCPはmacOSアプリで、AIを通じてユーザーのデジタル生活をつなぎ、Claude DesktopなどのクライアントとModel Context Protocol (MCP)プロトコルでやり取りでき、カレンダー、連絡先、位置情報、地図、メッセージ、リマインダー、天気などの多様な機能を提供します。
ClaudeデスクトップアプリケーションのMCPサーバーを管理するためのMacOSアプリケーションで、複数の事前設定されたサービス構成とローカルデータ管理を提供します。
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。
ピーカブーMCPは、macOSの画面をすばやくキャプチャし、AIで内容を分析することができるツールで、AIアシスタントに視覚能力を提供します。
ClippyはmacOSターミナルのクリップボードツールで、ファイル参照のコピー、GUI貼り付け、最近のダウンロード管理、パイプラインデータ処理、およびMCPサーバーのAI統合をサポートし、作業効率を向上させます。
SwiftAutoGUIを通じてMac OS Xを制御するMCPサーバーで、マウスとキーボードのプログラム制御機能を提供します。
SlunkはmacOS用のリアルタイムSlack検索ツールで、ローカルの意味検索とMCPサービスの統合により、スマートなチャット分析を提供します。
MacOS上でアプリを実行するためのMCPサーバーアプリ
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。
Screeny MCP Serverは、macOS用に設計されたプライバシーを重視したスクリーンショットサービスで、AIエージェントが事前に承認されたアプリケーションウィンドウのスクリーンショットを安全にキャプチャでき、開発とデバッグタスクに視覚的コンテキストを提供します。
デスクトップMCPサービスで、ゴミファイルのスキャン、分析、クリーニングツールを提供し、主にmacOSに最適化されており、クロスプラットフォームのスケジュールタスク管理をサポートします。
macOS上のClaude Desktopに聴覚と視覚的な通知機能を提供する軽量級のMCPサーバーで、タスクの開始と終了時の音声とデスクトップ通知を含みます。
MCPサーバープロジェクトで、AIアシスタントがmacOS版ChatGPTデスクトップアプリと対話でき、アプリ間のコマンド送信と応答取得を実現します。
さまざまな形式の現在の時間を取得するためのシンプルなMCPサーバーで、macOS上のClaudeデスクトップアプリ用に設計されています。
macOSのローカルアプリの位置データを提供するMCPサーバーで、Claude Desktopと統合して位置取得機能を実現します。
このプロジェクトは、n8nプラットフォームに基づくAIエージェントを作成し、Nostrネットワークを通じてModel Context Protocol（MCP）サーバーツールを発見し、使用することができます。エージェントはネットワーク内のData Vending Machines（DVM）をクエリすることで利用可能なツールを探し、リクエストを送信して応答を取得し、これによりLLMの機能範囲を拡張し、インストールされていないMCPツールを使用できるようにします。
MCP論理ソルバーは、大型言語モデルと形式化定理証明能力を組み合わせた強力な推論システムで、自然言語と一階論理入力をサポートし、Prover9/Mace4を通じて自動検証を行い、構造化推論と説明を提供します。
macOS通知用のMCPサーバーツールで、ネイティブ通知とtmux統合をサポートし、AIアシスタントがクリック可能な通知を送信して特定のtmuxセッションにフォーカスを移すことを可能にします。
Mac版Claude Desktopに再起動機能を提供するMCPサーバー
macOS Keychainをベースにした安全なAPIキー管理ツールで、MCPプロトコルを通じてプロジェクト間でキーを共有できます。
%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)
