制約で選ぶ
- モデル管理不要で Apple のみ → Foundation Models フレームワーク
- カスタムモデル、オンデバイス、完全な制御 → Core AI / Core ML
- Mac での研究、微調整、オープン重み → MLX
- Web や Linux も含む → Transformers や Transformers.js で FastVLM などのオープンモデル
FOUNDATION MODELS VS CORE ML / CORE AI VS MLX
Foundation Models vs Core ML / Core AI vs MLX vs FastVLM
3つはフレームワークで1つはモデルであり、それが混同される理由です。Foundation Models フレームワークはセッション API を通じて Apple のモデルを提供します。Core ML、そして WWDC26 以降は Core AI は自分で変換して同梱するモデルを実行します。MLX は Apple Silicon でオープンモデルを学習・実行する配列フレームワークです。FastVLM は後者3つのいずれでも実行できるオープンモデルです。
比較一覧
| 項目 | Foundation Models framework | Core ML → Core AI | MLX | FastVLM (model) |
|---|---|---|---|---|
| 正体 | Apple 内蔵モデル（WWDC26 以降は任意の LanguageModel プロバイダ）に対する Swift/Python API | 自分で変換したモデルのランタイム。Core AI は生成ワークロード向けの WWDC26 後継 | Apple Silicon 向けのオープンソース配列フレームワーク（Python、Swift、C++） | オープンな重みを持つ Apple 研究 VLM（0.5B〜7B） |
| モデルの選択 | 既定は Apple の AFM 3 Core。プロトコル経由で PCC、MLX、Core AI、クラウドも | PyTorch から変換した任意のモデル | MLX 実装のある任意のオープンモデル（mlx-lm、mlx-vlm） | 固定：FastVLM-0.5B / 1.5B / 7B |
| 配布するもの | 何も不要。モデルは OS の一部 | アプリ内のコンパイル済みモデルパッケージ | 重み（ダウンロードまたは同梱）と MLX ランタイム | 選んだランタイム経由の重み |
| 実行環境 | Apple Intelligence 対応デバイス。Python/CLI は macOS | iPhone、iPad、Mac、Vision Pro、Apple TV、Watch | Apple Silicon Mac。MLX Swift で iOS も | ブラウザ（WebGPU）、Python/CUDA、Mac（MLX）、iPhone（MLX/Core ML） |
| 視覚入力 | WWDC26 以降は画像対応。Vision フレームワークのツールをモデルが呼び出せる | 変換したモデルの対応範囲 | モデルの対応範囲（mlx-vlm は FastVLM 対応） | 対応。それが目的 |
| 最適な用途 | 素早い統合、構造化出力、重み管理不要 | 完全な制御と ANE/GPU 加速が必要なカスタム・微調整モデル | Mac での研究、微調整、オープン LLM/VLM の実行 | 低 TTFT の高解像度画像 Q&A |
確認日 2026-09-17
選択の要約
- Apple プラットフォームのアプリだけで内蔵モデルで十分なら Foundation Models フレームワークから。
- 特定の変換済みモデルを完全な制御のもとで同梱する必要があるなら Core AI（旧ツールチェーンでは Core ML）。
- Mac での実験とオープンモデルには MLX。FastVLM には公式 MLX アプリがあります。
- FastVLM はこれらのフレームワークの代替ではなく、それらやブラウザで実行されるモデルです。
表の読み方
Core AI は WWDC26 で Core ML の後継として発表されました。利用可否は対象の OS と Xcode のバージョンに依存します。選択前に Apple のドキュメントで正確なデプロイターゲットを確認してください。
よくある質問
Foundation Models フレームワークで FastVLM を実行できますか？
WWDC26 以降、フレームワークは MLXLanguageModel を含む LanguageModel 準拠の任意のプロバイダを受け入れます。FastVLM のような視覚モデルがその形で公開されるかはプロバイダ実装次第で、公式に記載された FastVLM の経路は MLX、Core ML、Transformers、ブラウザです。
Core ML は非推奨ですか？
Apple は新しい生成ワークロードの後継として Core AI を位置付けていますが、既存の Core ML モデルと API は対応プラットフォームで引き続き動作します。新規プロジェクトは Core AI で計画し、既存のものは自分のペースで移行してください。