mlc-llm vs LocalAI
mlc-llm y LocalAI comparten 9 tecnologías: FastAPI, uvicorn, datasets, OpenAI, sentencepiece, transformers, safetensors, tiktoken y torch. mlc-llm está escrito en Python y LocalAI en Go.
En qué coinciden y en qué se diferencian
mlc-ai
mlc-llm
Universal LLM Deployment Engine with ML Compilation
Python23.3 kLeído el 4 de noviembre de 2026, en el commit 44fd06d¿Con qué está hecho mlc-llm?Solo en mlc-llm
- Jetpack Compose
- androidx.core:core-ktx
- androidx.navigation:navigation-compose
- lifecycle-runtime-ktx
- appcompat
- com.google.android.material:material
- ui-graphics
- MarkdownUI
prompt-toolkit
- androidx.compose.material:material-icons-extended
- apache-tvm-ffi
- flashinfer-python
En común
mudler
LocalAI
LocalAI is the open-source AI engine. Run any model - LLMs, vision, voice, image, video - on any hardware. No GPU required.
Go50.2 kLeído el 5 de noviembre de 2026, en el commit efc6f93¿Con qué está hecho LocalAI?Solo en LocalAI
- React
- net/http
- Echo
pyarrow
s3
- NATS.io
- Postgres
- github.com/glebarez/sqlite
- SQLite
- MCP
- Hugging Face
- anyio
- Lightning
- Tokio
react-router-dom
- Vite
- Gradio
matplotlib
- gorm.io/gorm
- github.com/nats-io/jwt/v2
- github.com/nats-io/nkeys
- golang.org/x/oauth2
github.com/aws/aws-sdk-go-v2/credentials
github.com/coreos/go-oidc/v3
accelerate
- bitsandbytes
- conformer
- coqui-tts
- einops
- flash-attn
llama-cpp-python
- llvmlite
- Model Context Protocol
- ModelScope
- ONNX
- onnxruntime-gpu
openai-go
- phonemizer
- s3tokenizer
scikit-image
- spacy-pkuseg
torchao
torchvision
- vector-quantize-pytorch
diffusers
mlx
opencv-python
insightface
- mlx-lm
torchaudio
- vLLM
librosa
- onnxruntime
sglang
- faster-whisper
funasr
- kokoro
- mlx-audio
optimum
peft
- QWen
- rerankers
sentence-transformers
tokenizers
trl
- whisperx
av
- sox
- torchcodec
github.com/go-audio/wav
pillow
github.com/charmbracelet/glamour
- github.com/dhowden/tag
github.com/microcosm-cc/bluemonday
- golang.org/x/image
imageio
imageio-ffmpeg
- jinja2
loguru
- go.opentelemetry.io/otel/metric
- OpenTelemetry
- Docker
tracing
github.com/aws/aws-sdk-go-v2
github.com/aws/aws-sdk-go-v2/config
- github.com/Microsoft/hcsshim
- go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus
- go.opentelemetry.io/otel/sdk/metric
- Prometheus
tracing-subscriber
fontsource-variable
- CodeMirror
- @lezer/highlight
yaml
- dompurify
highlight.js
marked
Lado a lado
mlc-llmLocalAI
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
mlc-llm80,952 líneas escritas325 archivos de código
LocalAI1,389,292 líneas escritas2,979 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
mlc-llm0.2% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI y GitHub Copilot
LocalAI3.7% de sus commits firmados por IACon Claude Code, GitHub Copilot y Cursor
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
mlc-llmÚltimo push el 30 de octubre de 20261,823 commits23,302 estrellas
LocalAIÚltimo push el 5 de noviembre de 20269,317 commits50,214 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
mlc-llm69 archivos de testEl 16.3% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
LocalAI2,911 archivos de testEl 60.8% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, mlc-llm o LocalAI?
LocalAI, con 1,389,292 líneas escritas; mlc-llm tiene 80,952.
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, mlc-llm o LocalAI?
LocalAI, con 50,214 estrellas; mlc-llm tiene 23,302.
La prueba: mudler/LocalAI en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, mlc-llm o LocalAI?
LocalAI, con 2,911 archivos de test; mlc-llm tiene 69.
¿Cuál se actualizó más recientemente, mlc-llm o LocalAI?
LocalAI: su último push fue el 5 de noviembre de 2026, y el de mlc-llm, el 30 de octubre de 2026.
La prueba: los commits de mudler/LocalAI en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, mlc-llm o LocalAI?
LocalAI: una IA firmó el 3.7% de sus commits, con Claude Code, GitHub Copilot y Cursor; en mlc-llm, el 0.2%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en mudler/LocalAI
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