苹果公司发布了
在更新中，苹果强调了其 「苹果设备端模型」 的能力。这个模型能够在 iPhone 等设备上运行，无需互联网连接，其文本生成质量经过人类评估者测试，结果显示与谷歌和阿里的同规模模型相比没有明显优劣之分。然而，对于 「苹果服务器模型」 而言，结果却不太理想，未能在多项测试中胜过 OpenAI 早前推出的产品。
在图像分析能力方面，苹果同样未能脱颖而出。根据苹果自己收集的数据，人类评估者更偏向于选择 Meta 的 Llama4Scout 模型，而非苹果的服务器端产品。尽管 Llama4Scout 在多个测试中并不算优秀，这一结果仍然让人感到意外，显示出苹果在这一领域面临的竞争压力。
此次更新的 「AppleOn-Device」 模型具有大约 30 亿个参数，主要用于文本生成、总结和文本分析等功能。参数的数量通常与模型的解决问题能力相关，参数越多，模型的表现也通常越好。苹果表示，新的模型在工具的使用和效率方面较之前的版本有所提升，能够支持大约 15 种语言。这得益于其扩展的训练数据集，包含了图像、PDF 文件、文档和多种类型的图表等多样化的数据。
尽管苹果在人工智能领域做出了一定的努力，但市场的竞争依然激烈，许多用户对苹果在个性化 Siri 升级方面的进展感到失望，升级进程的延迟也引发了一些消费者的不满，甚至导致了部分用户对苹果提起诉讼，指责公司未能兑现其所宣传的 AI 功能。
划重点:
🌟苹果的设备端模型与谷歌、阿里相当，但服务器端模型不敌 OpenAI 的 GPT-4o。
🖼️在图像分析方面，苹果模型的表现不如 Meta 的 Llama4Scout。
🔧新的 「AppleOn-Device」 模型具备约 30 亿个参数，支持多种文本处理功能。
