Nossa opinião: Nativ suits Mac users on Apple Silicon who want to run open models locally with chat, telemetry and a local endpoint for coding agents, free and open source under MIT.
Principal limitação: It needs Apple Silicon (M1 or later) on macOS and model downloads run to many gigabytes; there is no official pricing page.
Pela equipe editorial do AI Tool Atlas.
Com base na documentação oficial do fornecedor; não testamos este produto na prática. O que “visão geral documentada” significa
Quem deve usar Nativ
Nativ suits Mac users on Apple Silicon who want to run open models locally with chat, telemetry and a local endpoint for coding agents, free and open source under MIT. Com base na documentação do fornecedor, fora de um teste prático.
Ideal para: Mac users wanting local AI
Também indicado para
Developers pointing coding agents at local models
Considere outra ferramenta se requires Apple Silicon (M1 or later)
Ou se
macOS only per the site
Model downloads are large (e.g. 10.28 GB, 19.38 GB listed)
Preços e limites de uso do Nativ
Preços verificados em Sep 29, 2026 na página oficial de preços dos EUA. Preços oficiais ↗ Preços e limites mudam com frequência.
Nativ is an MIT-licensed macOS app that downloads and runs open language, vision, video, code and audio models locally on Apple Silicon, built on MLX-VLM. It includes a chat interface with streaming and live performance telemetry.
It can also expose a local model endpoint that coding agents such as Codex and Claude Code connect to. The site states no accounts, subscriptions or cloud are needed.
Site oficial do Nativ: como o produto se apresenta. blaizzy.github.io, capturado Oct 1, 2026
O que você fornece e o que recebe de volta
O que você fornece a Nativ e o que recebe de volta, segundo a documentação
O que você fornece
Prompts and images
Downloaded open models
O que você recebe de volta
Streaming chat replies
Image captions and video summaries
Local model endpoint
Onde você pode usar
Plataformas
Desktop
Conta
Obrigatório
Platform
macOS, Apple Silicon
Licence
MIT
Engine
MLX-VLM
Partner models
Z.ai, Google, Cohere, Liquid AI
Melhores casos de uso do Nativ
Os cenários são elaborados por nossos editores a partir da documentação; o resultado real depende da sua entrada e do seu plano.
Não verificado: Official docs; Privacy policy; Minimum RAM.
Como documentamos e mantemos esta página
Todos os fatos sobre Nativ acima vêm de 2 páginas oficiais listados aqui, comparados pela última vez em Sep 29, 2026; não executamos Nativ por conta própria, por isso ele não tem nota editorial. Como verificamos e reverificamos as páginas.
Artigo atualizado em Oct 10, 2026; preços verificados Sep 29, 2026. Os links para fornecedores são links comuns; não ganhamos comissões. Como avaliamos · Relatar um erro