苹果探索让iPhone跑得动更大AI模型 PrismML技术成关键

很多朋友不知道【苹果探索让iPhone跑得动更大AI模型 PrismML技术成关键】，今天小绿就为大家解答一下。

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　　让更大规模的模型在iPhone本地运行，意味着苹果可以将目前依赖云端Private Cloud Compute服务器完成的AI任务，转移至设备端处理。这一变化将带来双重好处：一方面可降低苹果对云端算力的投入成本，另一方面也意味着用户的语音、输入等数据无需离开设备即可完成处理，用户隐私保护能力进一步增强。

　　目前，苹果的端侧AI能力与云端AI能力之间存在明确分工。受限于端侧芯片算力和内存容量，部分对性能需求更高的Apple Intelligence功能仍需借助云端服务器完成。如果PrismML的技术路径被验证可行，苹果有望在未来的软件迭代中逐步将更多AI能力下沉至本地，从而减少对云端的依赖，提升响应速度和隐私安全水平。苹果与PrismML的接洽目前仍处于早期阶段，相关技术何时落地尚无明确时间表。

　　这一探索的背景是，PrismML近期已成功将阿里巴巴开源大语言模型通义千问3.6版本的参数规模压缩至可在iPhone 17 Pro上完整本地运行。通义千问3.6版本的参数量达到270亿，超过了苹果目前为iOS 27中Apple Intelligence功能所部署的端侧模型——AFM 3 Core Advanced的200亿参数规模。苹果当前这套模型驱动着iPhone 17 Pro及iPhone Air机型上Siri AI的更高表现力音色，以及系统级听写功能的体验提升。

　　两种模型的架构逻辑存在本质差异。苹果当前的端侧模型采用稀疏架构，200亿参数中同一时间仅有10亿至40亿参数处于激活状态。而PrismML为iPhone适配的端侧模型则不同，270亿参数可以同时全部激活，这意味着在相同硬件条件下，端侧模型可调用的计算资源更为充裕。

　　【CNMO科技消息】苹果正在探索将参数规模更大的AI模型完整部署在iPhone本地运行的可能性。据The Information报道，苹果已与AI初创企业PrismML就此话题展开多轮洽谈，核心诉求是如何借助PrismML的技术，让iPhone在本地运行参数量远超现有水平的语言模型。

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