ITCOW牛新网 7月10日消息，苹果据称正在与人工智能初创公司 PrismML 接洽，评估其模型压缩方案在 iPhone 端侧 AI 场景中的应用潜力。该技术的核心目标，是让参数规模更大的模型能够在手机有限的内存、算力和功耗条件下运行。
PrismML 源自加州理工学院，主要研究原生1-bit 模型压缩。按照该公司的技术介绍，模型权重可用极少的数值状态表达，并配合分组缩放机制降低存储及计算开销。其宣称模型体积能够缩小至全精度版本的约十四分之一，内存占用可降低九成以上。
在实际演示中，PrismML 对阿里巴巴开源的 Qwen 3.6模型进行了压缩，并将拥有270亿参数的版本完整运行在 iPhone 17 Pro 上。公司声称，该方案在尽量保持模型精度的同时，最高可将推理速度提升约八倍，并降低75% 至80% 的能耗。不过，这些性能数据仍有待更多独立测试验证。
如果苹果最终采用类似技术，iPhone 的本地 AI 能力可能不再局限于小型模型。更大的模型可以在设备端完成文字理解、内容生成和多模态处理，有助于缩短响应时间，同时减少敏感数据上传云端的需要。现阶段双方合作尚未得到苹果官方确认，具体落地方式仍存在不确定性。