上海
6月8日，蘋果在一年一度的WWDC開發者大會上扔出了一個大炸彈——第三代蘋果基礎模型家族正式亮相。這次一口氣發布了5款模型，分別用于不同場景，引發了業界廣泛關注。
5款模型各司其職
蘋果這次把AI模型分成了兩條線：端側和云端。端側跑的兩款分別是AFM 3 Core和AFM 3 Core Advanced，前者是前代產品的常規升級版，后者則是技術亮點所在。AFM 3 Core Advanced采用了200億參數的稀疏架構，專為蘋果自家的最強芯片優化，支持語音合成、語音識別和視覺理解等多項功能。
云端則部署了三款模型：AFM 3 Cloud負責日常請求響應，ADM 3 Cloud專攻圖像生成與編輯，而AFM 3 Cloud Pro則是性能最強的一枚，專門應對復雜推理場景。
技術突破：閃存也能跑大模型
200億參數的模型要在手機上運行，按照傳統思路幾乎是不可能的任務。蘋果這次祭出了一招新技術——Instruction-Following Pruning。簡單說就是把模型的注意力層等核心權重放在運存里常駐，而將FFN專家參數放到相對便宜的閃存中，需要計算時再按需加載。
這種設計讓蘋果實現了"推理時間彈性"的概念：每次響應激活的參數規模在10億到40億之間，根據任務難度動態調整，既節省內存，又保證效率。這招在蘋果2023年的論文里就有過雛形，當時被稱為"LLM in a Flash"。
和谷歌到底是什么關系？
外界最關心的問題莫過于：蘋果這次和谷歌合作到什么程度了？蘋果高管們在發布會上反復強調了一個觀點——iOS里完全沒有Gemini客戶端代碼，也沒有直接使用谷歌面向客戶部署的Gemini模型。
那合作到底體現在哪兒呢？原來，蘋果用Gemini做"教師模型"來訓練自己的模型，也就是所謂的"蒸餾"技術。AFM Core、AFM Core Advanced、AFM Cloud和ADM Cloud這四款模型都是由蘋果專有數據訓練，用Gemini前沿模型輸出進行優化精煉，而非直接照搬。
唯一例外的是AFM 3 Cloud Pro，這款確實運行在谷歌云的英偉達GPU上，但蘋果強調，軟件完全由蘋果控制，設備只認經過蘋果簽名的代碼，第三方無法觸碰。
性能數據說話
蘋果公布了一組有意思的數據：在人類評審中，AFM 3 Core相比前代模型有45.6%的偏好率；AFM 3 Cloud的文本能力偏好比例更是從8.7%飆升至64.7%。圖像理解方面，AFM 3 Core的偏好比例超過了61%。
語音處理方面，新模型在文本轉語音測試中獲得4.15分（5分制），比前代提升0.28分。聽寫測試中，新模型以44.7%對17.6%的絕對優勢碾壓舊系統，在標點、大小寫、風格等多個維度都更受用戶青睞。
隱私和安全：蘋果的底線
對于可能引發擔憂的云端數據處理，蘋果也給出了明確說法。蘋果軟件工程高級副總裁克雷格·費德里吉將這套架構的核心總結為"系統編排器"，負責協調端側和云端的請求分配。只有在端側模型無法完成任務時，請求才會被轉移到私有云計算平臺。
蘋果強調，即使代碼運行在第三方云端，用戶數據也不會被存儲，第三方研究人員還可以持續驗證隱私屬性。這種"隱私鐵律"成了蘋果AI戰略的重要基石。
后續發展
蘋果表示，隨著測試推進，將持續優化模型表現，確保正式推送時為用戶提供更出色的Apple Intelligence集成體驗。從目前發布的信息來看，蘋果的AI路線正在從單純依賴第三方轉向自研與外部合作并重，既追求性能，又堅守隱私底線。
對于廣大用戶來說，這意味著未來iPhone等設備的AI體驗將更加流暢，處理復雜任務的能力也會進一步增強。而關于蘋果與谷歌的合作模式，或許會引發科技行業新一輪的思考和效仿。
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