近日，蘋果公司宣布更新人工智能模型，為 iOS、macOS 等系統(tǒng)上的 Apple Intelligence 功能提供支持。然而，從蘋果自身公布的數(shù)據(jù)來看，新模型性能表現(xiàn)欠佳，在與對手產(chǎn)品的比較中處于下風。


蘋果最新的 “蘋果設(shè)備端（Apple On-Device）” 模型可在 iPhone 等設(shè)備本地運行，無需聯(lián)網(wǎng)。經(jīng)人類測試者評估，其生成文本質(zhì)量與谷歌、阿里巴巴同規(guī)模模型 “相當”，但未實現(xiàn)超越。而 “蘋果服務(wù)器（Apple Server）” 模型，運行于公司數(shù)據(jù)中心，本應(yīng)更強大，卻在測試中落后于 OpenAI 一年前推出的 GPT-4o。


在圖像分析能力測試中，蘋果模型同樣表現(xiàn)平平。蘋果數(shù)據(jù)顯示，人類評估者更青睞 Meta 的 Llama 4 Scout 模型，即便 Llama 4 Scout 在多項測試中遜于谷歌、Anthropic 和 OpenAI 等實驗室的領(lǐng)先模型，這一結(jié)果著實令人意外。


此次模型更新，進一步印證蘋果人工智能研究部門在激烈競爭中掉隊的現(xiàn)狀。近年來，蘋果 AI 能力表現(xiàn)平淡，萬眾期待的個性化 Siri 升級更是無限期推遲，甚至還因宣傳未實現(xiàn)的 AI 功能遭用戶訴訟。


據(jù)悉，新的 “Apple On-Device” 模型擁有約 30 億參數(shù)，主要用于文本生成、總結(jié)與分析等功能。從本周一開始，第三方開發(fā)者可通過蘋果 Foundation Models 框架接入該模型。蘋果表示，“Apple On-Device” 和 “Apple Server” 兩款模型在工具使用和效率上有所提升，能理解約 15 種語言，這得益于擴展的訓練數(shù)據(jù)集，其中涵蓋圖像、PDF 文件、文檔等多種類型數(shù)據(jù) 。盡管蘋果在模型優(yōu)化上有所行動，但在競爭激烈的 AI 領(lǐng)域，如何提升模型性能、追趕對手，仍是蘋果亟待解決的難題。

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