Nexa SDK
Nexa AI · Coding
Nexa SDK ist ein Open-Source-Framework für KI-Inferenz auf dem Gerät von Nexa AI, das Text-, Bild- und Audiomodelle direkt auf Ihrer Hardware ausführt, nicht in der Cloud. Es unterstützt CPU-, GPU- und NPU-Backends unter Windows, macOS, Linux, Android und iOS und liefert einen OpenAI-kompatiblen API-Server mit, sodass bestehende Apps mit sehr wenigen Codeänderungen darauf zeigen können. Sehen Sie es als lokales KI-Framework. Entwickler greifen dazu, wenn sie lokale KI-Inferenz brauchen, die schnell bleibt, offline funktioniert und die Nutzerdaten auf dem Gerät lässt.
Über Nexa SDK
Was ist Nexa SDK
Nexa SDK ist ein Inferenz-Framework von Nexa AI, einem Team aus dem Silicon Valley, das heute eng mit Qualcomm an Edge-KI arbeitet. Die Idee ist einfach. Statt jeden Prompt an einen entfernten Server zu schicken, führen Sie das Modell auf dem Telefon, Laptop oder IoT-Board aus, das vor Ihnen steht.
Dieser Ansatz löst drei Probleme, die bei Edge-Deployments immer wieder auftauchen. Cloud-Aufrufe brauchen eine stabile Verbindung, also hängen Geräte ohne Netz fest. Sensible Daten verlassen das Gerät, was viele Anwendungsfälle in Gesundheit, Finanzen und Unternehmen ausschließt. Und die Hin-und-Rück-Latenz macht Echtzeitarbeit wie Live-Transkription umständlich.
Der Preis dafür ist die Hardware. Nexa SDK holt seine Geschwindigkeit aus der Beschleunigung, und die größten Gewinne kommen von einer NPU, die viele ältere Geräte nicht haben. Nur mit CPU laufen große Modelle langsamer, und der lokale Speicher begrenzt, wie groß ein Modell sein darf. Heißt das, alte Telefone fallen raus? Nicht unbedingt. Sie müssen das Modell nur an das Gerät anpassen. Wenn Ihr Ziel ein aktueller Snapdragon, ein Apple Silicon oder ein Intel/AMD-AI-PC ist, sehen Sie das Framework von seiner besten Seite.
Erste Schritte
- Installieren Sie die CLI. Unter Windows ARM64 nehmen Sie den Installer, unter macOS das pkg und unter Linux das Ein-Zeilen-Installationsskript.
- Laden Sie ein Modell von Hugging Face. Die Formate GGUF, MLX und das eigene .nexa-Format von Nexa AI funktionieren, und Sie können mit etwas Kleinem wie einem Qwen3-GGUF-Build beginnen.
- Führen Sie es lokal mit einem einzigen Befehl aus, etwa
nexa infergefolgt vom Namen des Modell-Repos. - Wählen Sie Ihr Backend (NPU, GPU oder CPU) je nach Gerät und testen Sie den Durchsatz, bevor Sie ausliefern.
- Richten Sie Ihre App auf den mitgelieferten OpenAI-kompatiblen Server, wenn Sie schon Code gegen diese API geschrieben haben.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Nexa SDK.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Mobile- und Edge-Entwickler
- Datenschutzorientierte Teams
- KI-Bastler und Forscher
Aufgaben
- Lokaler Chat und Generierung
- Multimodales Denken
- Sprache und Transkription
- Funktionsaufrufe in Agenten
Szenarien
- Eine Offline-KI-Funktion bauen
- Cloud-Inferenzkosten senken
- Automotive- und IoT-Einsatz
Wichtigste Funktionen
Mehrere Modellformate in einer Runtime
Nexa SDK liest GGUF, MLX und das eigene .nexa-Format von Nexa AI, also sind Sie nicht auf eine einzige Modellquelle festgelegt. GGUF läuft unter Windows, Linux und macOS, während MLX auf Apple Silicon zielt. Diese Flexibilität heißt, Sie können fast jedes aktuelle Modell von Hugging Face ziehen und ausführen, ohne einen speziellen Build zu suchen.
NPU-First-Beschleunigung
Das Framework behandelt die NPU als Hauptmotor und weicht bei Bedarf auf GPU oder CPU aus. Auf Qualcomm-Hardware zeigen die eigenen Tests von Nexa AI ein kleines Granite-Modell mit 92 Tokens pro Sekunde auf der NPU gegenüber 40 auf der CPU, bei bis zu 9-mal besserer Energieeffizienz. Das ist ein großer Unterschied. Er zeigt sich in schnelleren Antworten und längerer Akkulaufzeit auf den Geräten, die Menschen wirklich tragen.
OpenAI-kompatibler API-Server
Das SDK enthält einen Server, der die OpenAI-API spricht, inklusive Streaming und JSON-Schema-basiertem Funktionsaufruf. Wenn Sie schon gegen diese Schnittstelle gebaut haben, können Sie Ihre App auf den lokalen Server umleiten und den größten Teil Ihres Codes behalten. Das ist der kürzeste Weg von Cloud-Inferenz zu Inferenz auf dem Gerät. Kein Umschreiben nötig.
Modell-Support ab Tag 0
Neue offene Modelle landen bald nach dem Release im Framework, nicht ein Jahr später, was bei vielen NPU-Toolchains eine bekannte Lücke ist. Nexa AI pflegt eine eigene Sammlung für die besten Ergebnisse, und das OmniNeural-4B-Modell des Teams wurde eigens dafür gebaut, Text, Bilder und Audio auf NPUs zu verarbeiten.
Plattform- und Backend-übergreifende Abdeckung
Eine Codebasis erreicht Windows ARM64, macOS, Linux ARM64, Android und iOS, mit CUDA-, Metal-, Vulkan- und Qualcomm-NPU-Backends. Keine getrennte Runtime pro Chip-Hersteller. Entwickler wählen ein Backend und behalten denselben Inferenz-Code über Geräte hinweg.
Multimodaler und Sprach-Support
Über Text-LLMs hinaus deckt das SDK Vision-Language-Modelle, automatische Spracherkennung, Text-zu-Sprache und Embeddings ab. Die CLI hat sogar einen /mic-Modus, um Live-Sprache im Terminal zu transkribieren. Praktisch für schnelle Tests. Sie können eine Funktion ausprobieren, bevor Sie sie in eine App einbauen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Läuft vollständig auf dem Gerät, also verlassen Prompts und Medien nie die Hardware.
- Eine Runtime umspannt Windows, macOS, Linux, Android und iOS mit NPU-, GPU- und CPU-Backends.
- Der OpenAI-kompatible Server lässt bestehende Cloud-Apps mit minimalen Änderungen wechseln.
- Kostenlos und Open Source, ohne Kosten pro Token, sobald das Modell lokal liegt.
- Starker NPU-Support auf Qualcomm-Hardware, wo die Effizienzgewinne am größten sind.
Nachteile
- Die beste Leistung hängt an einer NPU, also weichen ältere oder günstige Geräte auf langsamere CPU-Inferenz aus.
- Der lokale Speicher begrenzt die Modellgröße, sprich die größten Modelle passen nicht auf Telefone oder kleine Edge-Boards.
- Die Einrichtung bleibt technisch. Das richtige Backend und Modellformat zum Laufen zu bringen, braucht etwas Ausprobieren.
Häufige Fragen
Es wird genutzt, um KI-Modelle lokal auf Telefonen, PCs, Autos und IoT-Geräten auszuführen statt in der Cloud. Entwickler nutzen es für Offline-Chat, Sprache auf dem Gerät, Bildverständnis und jede Funktion, bei der Datenschutz oder Latenz zählt.
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