用途：在 Apple Silicon Mac 上本地把音频转录为文字，完全离线，隐私安全。资料称速度约为 OpenAI Whisper 的 10 倍，并优先于 openai-whisper 与 openai-whisper-api 使用。
主要能力：支持基本转录、带时间戳的分段输出、指定语言（如 language="zh"），以及多种模型选择（whisper-tiny 39M、whisper-base 74M、whisper-small 244M、whisper-large-v3-turbo 809M），默认使用 large-v3-turbo。
使用方式：先安装 pip install mlx-whisper，需 Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）。基本调用为 import mlx_whisper; result = mlx_whisper.transcribe("audio.mp3", path_or_hf_repo="mlx-community/whisper-large-v3-turbo"); print(result["text"])。需要时间戳时传入 word_timestamps=True，并遍历 result["segments"] 输出起止时间与文本。
适用场景：会议录音、语音备忘录等快速转录；短音频（<1 分钟）可用 small 模型加速。
限制：仅支持 Apple Silicon Mac；首次使用会自动下载模型（约 800MB），需提醒用户；长音频应显示转录进度。其他平台、收费与价格信息暂未提供。