Havuz

kimi-k3-in-c, Kimi K3 modelinde inference çalıştırmayı hedefleyen bağımlılıksız bir C99 motorudur.

Neden yükseliyor · 57 günde 8.683 yıldız alması ve Kimi K3'ü 8 GB RAM'li CPU'da çalıştırma iddiası dikkat çekiyor; ancak son 28 gündeki 12 commit'in tek yazardan gelmesi, ilginin bağımsız teknik doğrulama veya geniş katkıcı tabanıyla desteklendiğini göstermiyor.

TensorFold, Apple Silicon ve NVIDIA GPU’larda çeşitli LLM’leri yerel olarak çalıştırıp OpenAI-compatible ve Anthropic API’leri üzerinden sunan bir inference engine’dir.

Neden yükseliyor · 109 günlük yaşına göre 1.055 yıldız ve son 28 günde 143 commit ile 20 farklı yazar kayda değer geliştirme hareketliliği gösteriyor; model ve checkpoint desteğinin genişliği de dikkat çekiyor. Bu veriler ilgiyi açıklayabilir, ancak yıldızların ne zaman kazanıldığı veya üretim kullanımının yaygınlığı bu ölçümlerden anlaşılamaz.

Local AI app and inference engine for agents. Run open-weight LLMs locally — private, 100% offline on your computer. Join our Discord: https

Slotstream, büyük bir MoE modelini SSD’den parça parça yükleyip yoğun kullanılan expert’leri bellekte önbelleğe alarak Apple Silicon Mac’lerde çalıştıran yerel bir inference engine’dir.

Neden yükseliyor · README, 48 GB M5 Pro üzerinde belirli koşullarda 15.86 tok/s ölçümü ve prompt işleme iyileştirmeleri yayımlıyor; son 28 günde 271 commit ve 5 farklı yazar da yoğun geliştirme faaliyetine işaret ediyor. Ancak proje yalnızca 30 günlük ve mevcut sürüm için nitelikli tam yanıt hızı ölçümünün hâlâ beklediği belirtiliyor.

TurboFieldfare, Gemma 4 26B-A4B modelini Apple Silicon Mac’lerde Swift ve Metal tabanlı özel bir runtime ile yerel olarak çalıştırır.

Neden yükseliyor · 72 günde 6828 yıldız alması ve 8 GB RAM’li Mac’te büyük bir model çalıştırma iddiası dikkat çekiyor. README belirli cihazlarda ölçülmüş decode hızları ve deney kayıtları sunuyor; ancak yıldızlar benimseme veya kalite kanıtı değil. Son 28 günde 4 commit ve 1 farklı yazar olması, geliştirme etkinliği ve ekip genişliği açısından sınırlı kanıt sağlıyor.

Turn your Android phone into an OpenAI-compatible LLM inference server - Fully local, private and Open Source

Self-hosted AI agent OS. Your memory, chat, agents, and files stay on hardware you own, offline by default, cloud by choice. Offline AI memo

User friendly GUI for configuring and launching llama.cpp

Native AI inference for PHP 8.3+ - run ONNX, GGUF (llama.cpp) and RubixML models directly in your PHP process via FFI. Chat, streaming, embe

The local AI app built for the Mac. Run LLMs like Qwen, Gemma and GPT-OSS on Apple Silicon, including models far bigger than your Mac's memo

Agentic Runtime

KVarN is a native vLLM KV-cache quantization backend for your agents: 3-5x more context, throughput above FP16, and FP16-level accuracy. Cal

An agentic system that auto-optimizes LLM workloads on AMD GPUs.

Flash weight streaming for MLX: run massive models larger than your RAM on Apple Silicon.

Apple Silicon mlx with Zero Dependency Java

Local inference platform for K/IQ-quant GGUF models on Apple Silicon

Get more intelligence from every bit. Better quantization formats and smarter calibration let larger, stronger models run smoothly on the ha

First open-source implementation of Google TurboQuant (ICLR 2026) -- near-optimal KV cache compression for LLM inference. 5x compression wit

Fast Gemma 4 inference in pure Java

GLM-5.3-Flash EXL3 (320B MoE) on 2x NVIDIA DGX Spark — production serving kit, 1M context, 97%+ multi-session prefix caching, DFlash2 spec d

Human as Agent（人即智能体）· Human-as-LLM 人工代理网关：把工程师变成模型，OpenAI 兼容 /v1 接入 Agent 调度池，涉密/需人工任务路由给真实工程师。为 AI Agent 提效、为平台/运维收集工单。Human-as-LLM Gate

[NeurIPS 2026 Spotlight] Fast, lossless LLM inference via dual-view diffusion decoding.

LLM inference with 7x longer context. Pure C, zero dependencies. Lossless KV cache compression + single-header library.

Drop-in prompt compression for production LLM apps. Cut your token bill 40-60% without changing your code. Python SDK, LLMLingua-2, MIT.

Method for Long Context RLMs using verifiable Lambda Calculus

DeepSeek-V4-Flash-0731 284B inference in ~25 GB of RAM / Qwen3.8-Next-Flash inference in ~15 GB of RAM on any M-series MacBook

SNDR Core Engine (Genesis) — vLLM runtime patch-overlay for Qwen3.6 + Gemma4 on consumer NVIDIA (Ampere sm_86, 2× A5000/3090). Qwen3.6-35B-A

Distributed 56M-parameter LLM inference across 3 ESP32-S3 boards via ESP-NOW , Split-PLE + KV cache, fully offline.

The htop for LLM inference see exactly where every GB of VRAM goes and get measured quantization savings.

GLM-5.2, a 744 billion parameter mixture of experts model, in a pure C inference engine: quantized to int4, experts streamed from disk, depl

This project aims to provide a high effective KV cache manage framework for llm inference and improve memory utilization and inference speed

Reproducible on-device LLM benchmarks for Apple Silicon (iPhone 17 Pro, M4 Max): Apple Core AI, MLX, llama.cpp, LiteRT-LM and Core ML on the

Open-source infrastructure for the full inference lifecycle: deploy, observe, scale, optimize, and safely release self-hosted models behind

llmBench is a high-depth benchmarking tool designed to measure the raw performance of local LLM runtimes (Ollama, llama.cpp) while providing

Enchant Version of 9Router. 304+ Providers (API-key, OAuth, free-tier, and 39 web-cookie providers), 6 combo strategies (fallback, round-rob

Plug-and-play, dependency-free web command center for DGX Spark fleets (and any GPU boxes): live per-node GPU/CPU/mem/temps/power, optional

Bounded, inspectable LLM inference pipelines from declared YAML — runs offline against Ollama or any OpenAI-compatible local server, emittin

Can my GPU run this? Pick a GPU to get 3 fitting AI models, quantization, VRAM, speed ranges, and run commands. 한국어·English.

AI inference library for mobile devices

llambda.lisp inferencer for LLMs in GGUF format

Runtime security for AI agents. In-process, zero dependencies, Apache 2.0.

Distributed, peer-to-peer, decentralized network for LLM inference — peers seed & leech completions, metered by BitTorrent-protocol-style up

Run the native 284B-A13B DeepSeek-V4-Flash-0731 LLM locally on one laptop CPU: pure C, 8 GB RAM minimum, no GPU, best TPOT 0.892 s/token, re

🧠 One LLM, split across a Mac (Apple MPS) + a Windows PC (NVIDIA CUDA) — heterogeneous pipeline inference over a framework-neutral wire, bit

Proxima lets existing GPUs serve 4x more concurrent requests

Why is LLM inference slow — and how do you make it fast? A hands-on, first-principles course: roofline → KV cache → quantization → paralleli

OpenAI-compatible multilingual TTS server — Chatterbox on vLLM with real-time PCM audio streaming, low time-to-first-byte (~0.7 s), voice cl

Serve DeepSeek and Qwen, run an on-demand model library, and fine-tune with Unsloth QLoRA on 2x NVIDIA DGX Spark. TP=2 vLLM lanes behind one

Open-source local AI workspace — advancing on-device inference.