ローカルLLM実行アプリを開発するLM Studioが2024年10月8日に公開した公式ブログ記事（バージョン0.3.4のリリースノート）によると、LM StudioはこのバージョンからApple製のMLXフレームワークをPython経由（mlx-lm・Outlines・mlx-vlmパッケージを利用）で統合しました。同記事では「Llama 3.2 1BモデルをM3 Max搭載Macで実行すると約250トークン/秒で動作する」という具体的な性能数値が示されており、KVキャッシュを使ったチャット応答では約3000トークンの記事を処理する際の応答時間が約10秒から約0.11秒にまで短縮されたと報告されています。また、Hugging Faceで公開されているMLX対応モデルの検索・ダウンロードや、llama.cppモデルとMLXモデルの併用も可能になったとされています。