backburner

插上 iPhone,Mac 本地跑 27B 大模型

backburner 是一个把 iPhone 变成 Mac 本地大模型推理协处理器的开源项目。它针对 Mac 内存有限、难以流畅运行 27B 级模型的问题,通过 USB-C 线缆把 iPhone 的 A 系列芯片与统一内存接入推理流程,让 Mac 负责调度、iPhone 承担部分计算与缓存,从而在本地跑起更大的模型。核心能力包括:利用 iPhone 的 Metal 与 SME2 指令加速矩阵运算,通过线缆实现低延迟高带宽的数据交换,支持更长的上下文和更快的提示词读取,并引入投机解码提升生成速度。项目基于 Python 与 llama.cpp 生态,面向 Apple Silicon 用户,目标是零云端依赖、零额外硬件成本的本地大模型体验。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 644
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类基础设施
开发团队StayLameBro
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型apple-silicon,ios,iphone,llama-cpp,llm-inference,local-llm,macos,metal,qwen,sme2,speculative-decoding
GitHub 星标★ 644
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-10-01 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-06
浏览次数0

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

正在加载星标数据…

技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 用 USB-C 把 iPhone 变成 Mac 的推理协处理器,无需购买新硬件即可扩展可用内存与算力
  • 结合 Metal 与 SME2 指令加速,并引入投机解码,提升长上下文场景下的提示读取与生成速度
  • 基于 llama.cpp 与 Python 生态,对已有本地推理工作流改动较小,便于实验和二次开发

不足之处

  • 依赖特定 iPhone 型号与 macOS 版本,兼容性范围有限,旧设备可能无法使用
  • 通过线缆共享推理对连接稳定性与带宽敏感,长时间高负载下可能发热降频

适用场景

  • Mac 内存不足但想本地运行 27B 级大模型的个人开发者
  • 需要长上下文处理文档、代码库,又不愿把数据上传云端的隐私敏感用户
  • 在无网络或弱网环境下做本地 AI 实验与原型验证的研究者

替代项目

llama.cpp、exo、mlx

项目介绍

backburner 是基础设施领域的开源项目,由 StayLameBro 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,169 个项目,GitHub 星标数为 644。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-10-05。开源免费,需自行部署。

它主要面向的使用场景是:Mac内存不足但想本地运行27B级大模型的个人开发者。同类可对比的替代方案包括 llama.cpp、exo、mlx。

上一篇:tracecrate

下一篇:没有了!

同类项目推荐

freebuff-proxy 开源

聚合多账号,一键接入 OpenAI 兼容 API,轻松管理会话。

[DEPRECATED / UNMAINTAINED] No longer maintained.

★ 301 2026-08-20
microduck 开源

用 Rust 造一只会走路的桌面小鸭,快速上手双足机器人。

A Tiny biped duck robot

★ 9132 2026-09-10
soperator 开源

用 Kubernetes 原生方式运行 Slurm,简化 HPC 集群管理。

Run Slurm in Kubernetes

★ 442 2026-08-10
ollama 开源

一条命令本地跑起大模型,免费、私密、不卡顿

Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other···

★ 182248 2026-08-09