29 sept 2026 · ml-explore/mlx · canal stable

MLX v0.32.3

MLX (Apple) · Proyecto · web oficial

Actualizahardwarerendimiento

Qué hacer: Corrige un fallo o un problema de seguridad que conviene tener.

Esta actualización incluye optimizaciones críticas para Metal (Apple Silicon) y CUDA, además de mejoras de rendimiento en kernels de atención y soporte para hardware específico como M5 Ultra.

Qué ha cambiado

Optimizaciones de rendimiento para M5 Ultra en multiplicaciones de matrices no cuantizadas.
“Add M5 ultra tunings for non-quantized matmuls by @jagrit06 in https://github.com/ml-explore/mlx/pull/4447” — fuente
Mejoras en el uso de memoria para SDPA (Scaled Dot Product Attention) en Metal.
“Improve metal memory usage for SDPA D256 by @dhiltgen in https://github.com/ml-explore/mlx/pull/4505” — fuente
Nuevos kernels de Metal fusionados para cross_entropy rápida.
“Add fused Metal kernels for fast.cross_entropy by @zsun6 in https://github.com/ml-explore/mlx/pull/4520” — fuente

Fuentes

ml-explore/mlx v0.32.3 consultada 2026-10-13

Cómo se decidió

Verificación parcial · triage por LLM (gemma4).

Las reglas no vieron señales relevantes sin señales relevantes.
El modelo decidió publicar · 3 citas comprobadas, 2 descartadas

Procedencia técnica

reglas: drop (sin señales)
llm: publish; 3 citas verificadas, 2 rechazadas
sha256 8ab992dde89d4481… · https://github.com/ml-explore/mlx/releases/tag/v0.32.3

2 citas propuestas descartadas por no aparecer en la fuente

“Add D512 support to Metal vector attention by @wyanzhao in https://github.com/ml-explore/mlx/pull/4559”
“Win: Use DXGI for accurate WDDM VRAM memory budget by @dhiltgen in https://github.com/ml-explore/mlx/pull/4557”