苹果设备端AI新方向：270亿参数模型瞄准iPhone

IT之家 7 月 10 日讯—— 据科技媒体 The 苹果Information 7 月 9 日发布的最新报道，苹果公司正积极接触 AI 初创公司 PrismML，设备数模旨在评估将更大规模的新型瞄 AI 模型直接部署于 iPhone 端侧运行的技术可行性。

PrismML 核心技术解析

据公开资料显示，亿参PrismML 是苹果一家源自加州理工学院的 AI 初创企业，其核心竞争优势在于自主研发的设备数模原生 1-bit 模型压缩技术。该技术实现了以下关键突破：

• 极致压缩比：模型体积可压缩至全精度版本的新型瞄约 1/14。
• 内存优化：内存占用降低超过 90%。亿参
• 技术原理：不同于传统量化方案，苹果该技术仅使用 {-1,设备数模 +1} 表示权重，并结合分组缩放因子。新型瞄官方宣称其不存在“高精度逃生通道”，亿参能够在保持接近 FP16 精度的苹果同时，实现推理速度最高 8 倍的设备数模提升，并将能耗降低 75%-80%。新型瞄

实测表现与苹果战略意图

报道指出，PrismML 已成功对阿里巴巴开源的大语言模型 Qwen 3.6（拥有 270 亿参数）进行精简优化，并成功在 iPhone 17 Pro上实现完整运行。

苹果此次接洽 PrismML，主要看重其先进的量化压缩能力。此举旨在进一步强化 iPhone 本地 AI 模型的推理性能，推动端侧大模型向更大参数规模迈进，从而提升用户体验并减少对云端算力的依赖。

(责任编辑：时尚)