我的 iPhone 大脑是如何运作的？苹果基础模型（AFM）完全指南

想象一下。在忙碌的上班早晨，你甚至没有点亮 iPhone 屏幕，而是对着口袋里的智能手机隔空说道：“把昨天主管发在邮件里的项目日程总结一下，加到我的日历里。然后给团队成员发个信息，说我已经确认过日程了。”

接着，智能手机会静静地读取你的邮件内容，打开日历应用将会程安排得井井有条，随后通过信息应用以亲切的口吻向团队成员发送回复。它就像一位干练的私人助理，不仅对你生活中的所有来龙去脉了如指掌，还能准确识别屏幕上的情况，在多个应用之间自如穿梭。而让这种惊艳体验成为可能的苹果智能系统，正是“Apple Intelligence”。来源标题

那么，这位行动如此聪明的助理脑子里，到底装着怎样的一个大脑呢？过去只是计算速度快的智能手机，是如何做到听懂我的话并替我行动的呢？今天在 MindTickleBytes，我们将深入剖析在苹果设备心脏部位安静却无比强大地跳动着的技术——“苹果基础模型（Apple Foundation Models，简称 AFM）”，用任何人都能给朋友解释清楚的通俗语言，为你详细解读。

这为什么重要？ (Why It Matters)

最近人工智能行业的流行趋势是所谓的“体量之争”。所有的焦点都集中在谁能造出更夸张的庞大脑容量，即超大模型 AI 上。然而，在我们每天拿在手里的智能手机或轻薄笔记本电脑上，要想完整运行这种巨大的大脑，在物理上几乎是不可能的。如果强行运行，电池不到 10 分钟就会瞬间耗尽，设备也会变得像暖手宝一样烫。

这里出现的基础模型（Foundation Model），并不是指只能做好一两项特定任务，而是指通过海量数据训练，能够全面执行语言翻译、总结、推理等多种任务的多用途人工智能的“基础体力”。为了克服智能手机的局限，苹果并没有走直接套用其他公司庞大框架的捷径。直到最近，外界还对苹果设备是否会引入谷歌技术猜测不断，但苹果高管断言，新的苹果基础模型中“完全没有（none）”包含谷歌的 Gemini 技术。来源标题, 来源标题, 来源标题

苹果之所以如此执着于独立研发大脑，在我们的平凡日常中具有非凡的意义。这就是为了同时抓住“绝对的隐私保障”和“无需等待的办事效率”这两只兔子。

现有的许多人工智能服务采用的方式是，无条件地将我的问题发送到庞大的互联网服务器，在那里完成计算后再获取答案。由于我私密的日记内容、重要的公司文件、私人的家庭照片的上下文可能会被传送到某家公司庞大服务器的某个角落，这种隐忧总是挥之不去。但是，苹果制定了混合战略：将直接在设备本身运行的“端侧（On-device）模型”与在受到严格安全控制的专用服务器上运行的“云端模型”相结合。它提出了一种新时代的标准，即在安全地将个人信息保留在自己手机里的同时，还能完整享受到 AI 带来的便利。

轻松理解 (The Explainer)

要想理解苹果基础模型是如何运作的，可以把它比作我们大脑的“快速反射神经”和“深度思考区域”，这样就很容易明白了。苹果将这两种角色完美地划分开来，进行了精细的设计，以免干扰日常生活。

1. 设备内部敏捷的大脑：30 亿个表盘操作器

在你们的 iPhone 或 Mac 内部，住着一个专门只为你们一个人 24 小时待命工作的小型 AI。苹果构建了一个拥有约 30 亿个（3B）参数规模的端侧语言模型，该模型针对苹果自主设计的 Apple 芯片（Apple Silicon）进行了优化，以发挥最高效率。来源标题, 来源标题, 来源标题

这里的参数（Parameter），可以理解为人工智能通过学习获得的“可调节的数值”，或者说是“连接脑细胞的突触”。你可能对 30 亿这个数字没什么实感，打个比方，想象一下你的智能手机里装有一个布满 30 亿个微小表盘的巨大烤箱。当“总结一下昨天的会议记录”这个问题材料进入烤箱时，在眨眼之间，30 亿个表盘会“咔咔咔”地调整到各自的位置，烘焙出最完美、最精炼的美味答案。这相当于在手掌之中，瞬间有大约相当于韩国总人口 60 倍数量的表盘在转动。

为了把这个巨大的烤箱塞进薄薄的智能手机里，苹果施展了惊人的压缩魔法。代表性的技术就是名为“2-bit 量化感知训练（2-bit quantization-aware training）”和“KV-缓存共享（KV-cache sharing）”的创新结构。来源标题

这些词汇看起来有点复杂，但简单来说原理是这样的：为了把庞大的国家图书馆里的书全都塞进一个很小的 U 盘里，在保持文字所包含的核心意义不变的前提下，仅仅把页边距的大小、墨水的浓度等不必要的细节信息压缩到了极限（量化）。此外，它并不是每次读书都要从第一页重新读起，而是智能地循环利用写有重要核心摘要的虚拟便利贴（KV-缓存），从而快速掌握上下文。多亏了这一点，即使在完全断开互联网连接的飞机上或隧道里，我的手机也能以极其惊人的速度回答问题。

2. 云端的巨大综合医院：私密云计算

那么，如果遇到设备内的小型 AI 难以解答的复杂数学题，或者是让它完整分析数百页的文档，会发生什么呢？在设备的大脑即将超载之前，Apple Intelligence 会安全地把我要问的核心问题打包，安静而迅速地传送到苹果的服务器上。

但是，这时使用的服务器与一般的云服务器有着本质的区别。苹果将这个庞大的服务器模型运行在一个只由自家芯片（Apple 芯片）驱动、名为“私密云计算（Private Cloud Compute）”的铜墙铁壁般的安全堡垒之上。进入这个堡垒的你们的数据，在任务完成、答案返回的瞬间就会不留痕迹地蒸发，绝对不会被永久保存，也不会与包括苹果在内的任何人共享。来源标题, 来源标题

生活在这个安全堡垒服务器中的人工智能极其庞大。最近公开的第三代基础模型（AFM 3 Core Advanced）更是包含了多达 200 亿个参数。来源标题 然而，这里有一个惊人的效率反转。那就是，为了回答一个问题，它不会每次都把这 200 亿个表盘全部转动一遍。

苹果在这个巨大的服务器模型上应用了“交错全局-局部注意力（Interleaved global-local attention）”以及“基于混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）的并行轨迹（PT-MoE）”等稀疏（sparse）计算技术。来源标题

打个比方，这个巨大 AI 的运作方式，与汇聚各领域顶尖高手的最尖端综合医院如出一辙。当患者（用户提出的复杂问题）推开医院大门走进来时，非常聪明的导诊台（路由器）会迅速扫描症状。然后，它不会把医院里待命的 200 名医生全部叫到一起，而是准确地只呼叫恰好需要的 10 到 40 名皮肤科专家和内科专家来解决问题。

实际上，这个 200 亿规模的模型，在每次收到请求时，不会唤醒自己的整个大脑，而是选择性地只点亮（激活）所需的 10 亿到 40 亿个参数来使用。来源标题 得益于此，在不浪费大量电力的前提下，打造出了一套让用户毫无延迟、快速获得最高质量专家答复的架构。

现状 (Where We Stand)

如今，苹果基础模型早已远远超出了仅靠打字进行文本交流的水平。这个由 5 个模型产品线组成的庞大智能家族，在初期都接受了同样的理解世界的共通基础体力训练。此后，它们根据各自特定的职业进行了深度学习，进化成了多模态（Multimodal，能够同时运用多种感官的能力）AI，展现出能同时理解并处理音频（声音）、图像视觉理解、长上下文逻辑推理、高质量图像生成等多种形式信息的能力。来源标题

特别是在最近的重大更新中，这些基础语言模型已经被设计为能够熟练理解并自然支持 15 个国家的语言。它们运用工具的能力，以及分步骤解决难题的推理能力也实现了飞跃性的提升。来源标题

此外，它并没有在所有情况下都固执地使用一个沉重迟缓的万能模型，而是由专门负责特殊职业的小型模型提供坚实的后盾。例如，在信息应用中能瞬间画出用户脑海中想象的有趣图片的扩散模型（Diffusion model），或者是开发人员在 Xcode 这个专业程序中开发应用时自动编写代码的编码专有模型，也都是这个庞大基础模型家族的一员。来源标题

但其中我们最能直观感受到的巨大变化，是让 iPhone 生态系统更加丰富的“开发者体验改善”。以前，如果开发者想在自己开发的普通应用里加入优秀的 AI 助理，必须花高昂的费用依赖云端模型；而现在，他们可以尽情调用设备内已经安装好的、苹果提供的小巧智能模型。来源标题 为此，苹果向公众开放了以 Swift 为核心的全新“基础模型框架（Foundation Models Framework）”。来源标题, 来源标题

这个框架（为了让开发更轻松而预先编写好的代码工具箱）有多方便呢？开发者只需输入几行代码，就能在应用中直接启动语言理解或复杂的结构化任务模型会话。来源标题 它甚至还包含一个叫作 Prompt 的功能，开发者不需要使用生硬的计算机语言，只要用我们平时说的日常语言输入字符串 Prompt("为这个剧本片段生成一个最佳的图像生成提示词")，人工智能就能心领神会，交出出色的结果。来源标题

更令人惊叹的是，像“LoRA 适配器微调（LoRA adapter fine-tuning）”这样的高级技术，现在也只需几行代码就能实现。来源标题 这可以比作训练优秀的导盲犬。我们把已经完美完成基本服从和导盲训练的聪明狗狗（基础模型）带回家，并不是从“坐下、起立”开始从头教起。相反，只需要像给它背上一个轻便的小背包（适配器）一样，简单快速地教会它“从我家冰箱里拿出一瓶蓝色饮料”这一个特定绝活。通过这项技术，开发者无需重新训练整个沉重的 AI，就能瞬间打造出完全契合自身应用特性的定制化 AI 助理。

未来展望 (What’s Next)

未来，苹果基础模型将进一步在 iPhone、Mac、iPad 等设备深处，将读取用户上下文及所处情境的能力发挥到极致。它将准确认知我屏幕上当前显示的内容（On-screen awareness），哪怕我不去用手指触摸，它也能自由穿梭于各个应用之间替我执行操作（App actions），最终确立其作为完美综合智能体的地位。来源标题

想象一下即将到来的未来日常。当我在聊天软件画面中和朋友聊起即将到来的济州岛旅行时，我可以用语音指示：“AI 啊，把我们刚才说的住宿加到明天的日程里，然后在备忘录里搜集一下附近的餐厅评价并总结好。”接着，AI 会自行判断对话的上下文找出住宿名称，打开地图应用搜索餐厅，然后自动操作日历和备忘录应用，为你制定出一份完美的旅行计划表。

这惊人甚至令人起鸡皮疙瘩的助理全套服务，完全在设备内部安全进行，不让你的个人信息泄露哪怕一滴。这，就是我们即将迎来的理所当然的日常。

AI 的视角 (AI’s Take)

MindTickleBytes AI 记者的视角： 在现代人工智能行业中，曾一直被一个巨大的偏见所支配。大家都坚信“人工智能模型必须体量大、参数多，才会聪明有用”。然而，苹果漂亮地打破了这种盲目的信念，专注于“个人日常的效率”和“绝对的隐私保护”这些与用户生活最为息息相关的实际价值。

尽管在云端准备了拥有数百亿参数的庞大智能，但平时绝不会为了运行它而盲目浪费电力。它展现出一种效率，即只有在需要时，才像综合医院里的专科医生一样被有选择性地呼叫。而对于日常问题，则完全依赖于在设备内快速、安全运转的拥有 30 亿参数的聪明反射神经。这种构想聪明得令人惊叹且极具实用性。在不把你绝不想给别人看的手机相册和日记里的秘密交给任何人的同时，你还能雇佣到世界上最强大、最聪明的助手。这就是苹果基础模型正以从容却坚定的姿态为我们描绘的真正的人工智能未来。

参考资料

1. Prompt (Apple Foundation Models)
2. AppleIntelligence -AppleDeveloper

3. [ExploringAppleFoundationModelsfor Developer Workflows

   Medium](https://sivabalanb.medium.com/exploring-apple-foundation-models-for-developer-workflows-37c72ec81cf0)

4. Applereveals new AIfoundationmodelsbuilt with Google
5. Apple’s New AIModelsContain ‘None’ of… - MacRumors
6. NewAppleFoundationModelscontain ‘none’ of Google’s Gemini…
7. LLM на iPhone: от llama.cpp доFoundationModels/ Хабр
8. Introducing the Third Generation of Apple’s Foundation Models - Apple Machine Learning Research
9. Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models - Apple Machine Learning Research
10. Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025 - Apple Machine Learning Research
11. Apple’s new Foundation Models explained: on-device AI, cloud AI, and everything in between

12. [Foundation Models

    Apple Developer Documentation](https://developer.apple.com/documentation/FoundationModels)

13. Updates to Apple’s On-Device and Server Foundation Language Models - Apple Machine Learning Research
14. Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025 Apple
15. What’s New - iOS -AppleDeveloper