Nativ: app open-source para rodar modelos de IA locais em Apple Silicon

O que é o Nativ

Nativ é um aplicativo de desktop 100% open-source (licença MIT) que permite baixar e rodar modelos de IA diretamente em Macs com Apple Silicon (M1 ou superior). A proposta é simples: inteligência de fronteira local, sem contas, sem assinaturas, sem nuvem. O app foi construído sobre o framework MLX-VLM, otimizado para a memória unificada dos chips M-series e para a API Metal, sem wrappers ou camadas de tradução.

Modelos suportados e modalidades

A biblioteca curada inclui modelos abertos de equipes como Google, Cohere e Liquid AI. Entre os destaques estão o Gemma 4 E2B Instruct (Google, 10,28 GB, contexto de 128K, com suporte a visão e áudio), o North Mini Code (Cohere, 19,38 GB, contexto de 500K, focado em código e ferramentas) e o LFM2.5-VL 1.6B (Liquid AI, 3,20 GB, contexto de 128K, visão e linguagem). O Nativ recomenda automaticamente o modelo mais adequado ao hardware do usuário. As modalidades cobertas incluem texto, imagem, vídeo, código e áudio - desde chat com LLMs até legendagem de imagens, resumo de vídeo, autocompletar de código e transcrição/geração de fala.

Interface e telemetria

A interface de chat oferece streaming de respostas, renderização de markdown, highlighting de código e entrada de imagens. Cada resposta é gerada localmente. Um diferencial para desenvolvedores é o painel de telemetria em tempo real: tokens por segundo, pressão de memória, estado térmico e tempo até o primeiro token. São métricas que normalmente ficam escondidas em soluções proprietárias.

Integrações com agentes de código

O Nativ funciona como um endpoint local de modelo que se conecta a agentes de codificação já existentes no fluxo de trabalho do desenvolvedor. As integrações listadas incluem Pi, Codex, Claude Code, Hermes e OpenCode. A ideia é que o desenvolvedor mantenha suas ferramentas habituais, mas com o modelo rodando na própria máquina.

Filosofia open-source

O manifesto do projeto critica os apps de "IA local" que são shells proprietários construídos sobre engines open-source que não controlam, com UI fechada e paywall. O Nativ se posiciona como o oposto: cada linha de código, cada model loader e cada gráfico de telemetria está aberto para leitura, fork ou pull request. Não há roadmap de VC, tier enterprise ou dark pattern que transforme prompts em dados de treinamento. O projeto é descrito como feito por pesquisadores e hackers, para pesquisadores e hackers - community owned, MIT licensed e gratuito para sempre.