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Destina-se a desenvolvedores, pesquisadores e usuários que experimentam inferência local, disponibilização de modelos e clusters cuja memória combinada pode acomodar um modelo.\n\n## Inferência e integrações\n- Descubra dispositivos em uma rede local e inspecione o cluster em um painel.\n- Divida modelos compatíveis conforme os recursos e a topologia dos dispositivos.\n- Disponibilize interfaces de API compatíveis com OpenAI Chat\u002FResponses, Claude e Ollama.\n- Baixe fichas de modelos compatíveis ou configure modelos personalizados do Hugging Face.\n- Use armazenamento local de modelos, diretórios opcionais de modelos somente leitura e um modo offline.\n- Configure um namespace para evitar ingressar acidentalmente em outro cluster.\n\nA compatibilidade varia conforme o modelo, o backend e a API; um endpoint compatível com uma API não significa que todos os recursos do provedor estejam implementados. A versão 1.0.71 adiciona multimodalidade do Kimi K2.6, padrões de amostragem do provedor e correções para inferência de visão no M5 e saída RDMA.\n\n## Instalação e hardware\nBaixe o DMG oficial da versão 1.0.71 e copie o app para Aplicativos, ou use `brew install --cask exo`. O DMG oficial exato tem 412,972,413 bytes, verificados por HEAD. Downloads de modelos, caches e logs consomem espaço adicional em disco e podem ocupar muitos gigabytes.\n\nO README com a tag da versão 1.0.71 exige explicitamente macOS Tahoe 26.2 ou posterior para o app Mac empacotado. Isso prevalece sobre a condição mais antiga de macOS 15 do catálogo. O catálogo é voltado ao Apple Silicon; o projeto usa MLX\u002FMetal e documenta o monitoramento de Apple Silicon. As fontes verificadas não comprovam suporte a Intel nesta compilação empacotada nem um mínimo numérico universal de RAM. A memória unificada e o armazenamento necessários dependem do modelo escolhido, da quantização e dos nós participantes; formar um cluster não garante que um modelo qualquer caiba na memória.\n\nO uso comum de clusters exige uma rede local acessível. O RDMA opcional exige macOS 26.2, hardware Thunderbolt 5 e configuração adicional do sistema; ele não está disponível em todos os Macs com Apple Silicon. Compilações a partir do código-fonte exigem, separadamente, a cadeia de ferramentas Metal do Xcode, uv, Node e Rust, com orientações de versão fixada do macmon para M5. Essas ferramentas de desenvolvimento não são descritas como pré-requisitos para instalar o app empacotado.\n\n## Permissões, rede e privacidade\nO app solicita modificar ajustes do sistema e instalar um perfil de Rede. Revise essas alterações com privilégios elevados antes de conceder permissão. Baixar modelos ou atualizações exige acesso à internet, e alguns repositórios de modelos com acesso restrito exigem uma conta no provedor ou a aceitação dos termos do modelo. O modo offline usa modelos locais já baixados; a rede local do cluster continua necessária para vários nós.\n\nA inferência local evita enviar prompts a um provedor remoto de inferência, mas clientes, integrações e downloads de modelos ainda podem fazer solicitações de rede. Trate a API e o cluster como serviços em uma rede confiável, proteja prompts e arquivos de modelos e não exponha endpoints a uma rede não confiável sem controles de acesso configurados de forma independente. Um namespace personalizado evita o ingresso acidental em um cluster; ele não comprova autenticação nem criptografia. O código remoto de modelos é desativado por padrão; habilite `trust_remote_code` apenas para código que você tenha revisado e no qual confie.\n\n## Licença e manutenção\nEXO é um software de código aberto sob a licença Apache-2.0. Os pesos dos modelos e as integrações mantêm suas próprias licenças, termos de uso aceitável e possíveis cobranças. Não há descrição de uma assinatura obrigatória da nuvem EXO para inferência local. O desempenho, a precisão das respostas e a estabilidade dependem do modelo e do hardware; verifique respostas importantes e monitore a pressão de memória, o calor e o armazenamento.\n\nUse o comando Avançado → Desinstalar do app para remover seus componentes do sistema. Apenas excluir o app pode deixar para trás o LaunchDaemon de configuração de rede, scripts, logs ou a localização de rede; o README oficial documenta a limpeza e observa que os Itens de Início podem exigir remoção manual.\n\nFontes: [README e requisitos da versão 1.0.71](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexo-explore\u002Fexo\u002Fblob\u002Fv1.0.71\u002FREADME.md), [Notas exatas da versão](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexo-explore\u002Fexo\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.0.71), [Download oficial](https:\u002F\u002Fassets.exolabs.net\u002FEXO-1.0.71.dmg), [Projeto](https:\u002F\u002Fexolabs.net\u002F).","Run AI models locally across multiple devices","EXO 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Corrige a análise do DeepSeekV32 e o paralelismo efetivo de tensores do Gemma 4.\n\n### Integração\n- Adiciona uma aba de integração com Pi.\n- Trata corretamente múltiplas chamadas de ferramentas do Claude e da Responses API.\n- Mantém o status de download concluído e evita falhas em eventos do cache de imagens.\n- Adiciona uma mensagem de contexto amigável para relatar bugs.\n\nFonte: [Notas oficiais da versão 1.0.71](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fexo-explore\u002Fexo\u002Freleases\u002Ftag\u002Fv1.0.71).",767,"2026-10-07T09:38:28.442235Z",[91,95,102],{"area":92,"items":93},"Modelos",[94],"Adiciona multimodalidade ao Kimi K2.6 e novas fichas de modelos Qwen3.6\u002FGLM5.1\u002FKimi.",{"area":96,"items":97},"Inferência",[98,99,100,101],"Adiciona padrões de amostragem recomendados pelo provedor, incluindo min_p e top_k.","Evita a corrupção da saída de all_sum do JACCL.","Corrige addmm\u002FNAX de visão no M5 e o cache de prefixos do Qwen3.6.","Corrige a análise do DeepSeekV32 e o 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