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MNN

MNNは、alibabaが公開しているオープンソースのローカルLLMプロジェクトです(GitHub: alibaba/MNN)。GitHubスターは16,192、フォークは2,467で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Alibaba's lightweight, blazing-fast inference engine for on-device LLMs and edge AI.

★ 16.2k スター⑂ 2.5k フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
alibaba/MNN
GitHubスター
16,192
フォーク
2,467
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
カテゴリ
ローカルLLM
掲載タイプ
完全なインストールガイド
// 仕組み

仕組み

  1. Pick your target device and model

    Decide whether you are targeting Android, iOS, embedded Linux or desktop, and choose a model to convert, such as a Qwen-series LLM for on-device chat.

  2. Clone the engine

    Get the MNN source, which includes the converter, runtime and sample apps including the MNN LLM chat apps.

  3. Convert and build

    Convert your TensorFlow, ONNX, Caffe or TorchScript model to MNN format and build the library for your platform, choosing CPU or GPU backends.

  4. Run inference on-device

    Integrate the runtime into your app or run the included chat app, then tune quantization (FP16/INT8) for size and speed.

// 機能

選ばれる理由

Lightweight on-device runtime

Optimized for devices with no dependencies: the Android core library is about 800KB, and FP16/INT8 quantization can cut model size by 50-70%.

Broad model conversion

The converter supports models from TensorFlow, Caffe, ONNX and TorchScript, covering CNN, RNN, GAN and Transformer networks.

Many acceleration backends

Runs on ARM and x64 CPUs with optimized assembly, plus Metal, OpenCL and Vulkan on mobile GPUs, CUDA on NVIDIA, and a Hexagon DSP backend.

On-device LLM support

Powers local LLM apps, with recent releases adding support for Qwen3 and Qwen3-VL series models and multimodal chat on Android and iOS.

Python API

An MNN Python API lets ML engineers run inference, training and image processing without writing C++.

Training as well as inference

MNN supports training models on PC or mobile in addition to inference, plus a lightweight OpenCV-like image processing module.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repository

    Clone the MNN source, including the converter, runtimes and sample apps.

    git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
    cd MNN
  2. Convert a model

    Convert an ONNX, TensorFlow, Caffe or TorchScript model into MNN format with the included converter before deploying it.

    # Convert your model with the MNN converter - see README for the exact command
  3. Build and run on your platform

    Build MNN for Android, iOS or desktop following the platform guide, or open one of the included LLM chat sample apps.

    # Build for your target platform - see README for the exact command
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains MNN?

MNN is developed by Alibaba and the open-source community; it is battle-tested in Alibaba's own products.

Is MNN free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which allows commercial use.

Does MNN need a paid API key?

No. MNN runs models locally on your device, so there is no cloud API or key involved.

How does MNN compare with TensorFlow Lite or ONNX Runtime?

MNN is a lightweight C++ engine focused on fast on-device inference, with its own converter for TensorFlow, Caffe, ONNX and TorchScript models and strong mobile GPU and LLM support; the best choice depends on your model and target hardware.

How do I get started?

Clone the repo, convert a model with the MNN converter, and try one of the included sample apps, such as the Android or iOS LLM chat app.

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