Apple đã công bố chi tiết kỹ thuật về hai mô hình ngôn ngữ nền tảng mới hỗ trợ Apple Intelligence , nhưng khoảng cách giữa các thành tựu nghiên cứu và hiệu suất thực tế vẫn còn rất lớn đối với nhiều người dùng.
Công ty đã giới thiệu một mô hình 3 tỷ tham số trên thiết bị được tối ưu hóa cho chip Apple silicon và một mô hình máy chủ lớn hơn được xây dựng trên kiến trúc sáng tạo. Cả hai mô hình đều tuyên bố có thể sánh ngang hoặc vượt trội so với các lựa chọn thay thế mã nguồn mở tương đương trong các bài kiểm tra, trong khi Apple nhấn mạnh các thực hành AI có trách nhiệm bao gồm thu thập dữ liệu web có đạo đức và bảo vệ quyền riêng tư người dùng.
Thông số kỹ thuật mô hình Apple Intelligence
- Mô hình trên thiết bị: ~3B tham số, được tối ưu hóa cho chip Apple silicon
- Mô hình máy chủ: Có thể mở rộng với kiến trúc Parallel-Track Mixture-of-Experts (PT-MOE)
- Tính năng chính: Chia sẻ KV-cache, huấn luyện nhận biết lượng tử hóa 2-bit
- Khả năng được hỗ trợ: Đa ngôn ngữ, đa phương thức, hiểu hình ảnh, gọi công cụ
- Phần cứng: Chạy trên Apple Neural Engine (ANE) để tối ưu hiệu suất
Hiệu Suất Thực Tế Không Đạt Được Những Lời Hứa Kỹ Thuật
Bất chấp những tiến bộ kỹ thuật của Apple , người dùng vẫn tiếp tục gặp phải các lỗi chức năng cơ bản với Siri . Các yêu cầu đơn giản như chuyển đổi nhiệt độ với câu hỏi phức hợp thường dẫn đến kết quả tìm kiếm web thay vì câu trả lời trực tiếp. Các lệnh đặt hẹn giờ đôi khi tạo ra kết quả tìm kiếm web thay vì thực sự đặt hẹn giờ, làm nổi bật sự ngắt kết nối giữa khả năng nghiên cứu của Apple và các tính năng được triển khai.
Cuộc thảo luận cộng đồng cho thấy rằng trong khi các mô hình của Apple thể hiện giá trị kỹ thuật, việc triển khai thực tế vẫn không nhất quán. Người dùng đặt câu hỏi tại sao nghiên cứu AI tiên tiến lại không chuyển đổi thành chức năng hàng ngày đáng tin cậy trên thiết bị của họ.
Quyền Truy Cập Dành Cho Nhà Phát Triển Tạo Ra Cơ Hội Mới
Apple đã cung cấp mô hình 3 tỷ tham số cho các nhà phát triển thông qua iOS 26 beta, cho phép tích hợp trực tiếp thông qua framework Foundation Models mới tập trung vào Swift . Thử nghiệm ban đầu cho thấy mô hình có thể hoạt động như một chatbot đa năng ngay cả ở chế độ máy bay, chứng minh khả năng thực sự trên thiết bị.
Mô hình chạy trên Neural Engine ( ANE ) của Apple thay vì GPU , bảo tồn tuổi thọ pin trong khi duy trì hiệu suất hợp lý. Các nhà phát triển có thể lựa chọn giữa xử lý trên thiết bị, Private Cloud Compute , hoặc tích hợp ChatGPT tùy thuộc vào nhu cầu của họ.
*Neural Engine ( ANE ): Chip chuyên dụng của Apple được thiết kế cho các tác vụ học máy, được tối ưu hóa cho hiệu quả thay vì tốc độ thô.
Tùy chọn Tích hợp cho Nhà phát triển
- Framework: Framework Swift-centric Foundation Models
- Tùy chọn triển khai: Trên thiết bị, Private Cloud Compute , tích hợp ChatGPT
- Khả năng: Tạo sinh có hướng dẫn, gọi công cụ có ràng buộc, tinh chỉnh bộ điều hợp LoRA
- Khả năng sử dụng: iOS 26 beta (beta dành cho nhà phát triển và công chúng)
- Hiệu suất: Thời gian tạo sinh khoảng 3 giây cho các tác vụ cơ bản
 |
|---|
| Các nhà phát triển thảo luận về việc tích hợp mô hình ngôn ngữ mới của Apple trong môi trường hợp tác |
Cách Tiếp Cận Ưu Tiên Quyền Riêng Tư Giúp Apple Khác Biệt
Cam kết của Apple đối với việc phát triển AI có trách nhiệm bao gồm việc từ chối sử dụng dữ liệu người dùng riêng tư để đào tạo và tuân theo các giao thức robots.txt cho việc thu thập dữ liệu web. Lập trường đạo đức này tương phản với cách tiếp cận của một số đối thủ cạnh tranh, mặc dù vẫn còn câu hỏi về quan hệ đối tác của Apple với OpenAI và điều đó ảnh hưởng như thế nào đến tuyên bố về quyền riêng tư của họ.
Sự nhấn mạnh của công ty vào xử lý trên thiết bị và kiến trúc Private Cloud Compute thể hiện một nỗ lực thực sự để cân bằng khả năng AI với quyền riêng tư của người dùng, ngay cả khi việc triển khai hiện tại không phải lúc nào cũng mang lại trải nghiệm người dùng mượt mà.
Trong khi nghiên cứu kỹ thuật của Apple cho thấy tiềm năng và cách tiếp cận tập trung vào quyền riêng tư của họ xứng đáng được ghi nhận, bài kiểm tra thực sự nằm ở việc thu hẹp khoảng cách giữa các thành tựu trong phòng thí nghiệm và độ tin cậy hàng ngày mà người dùng mong đợi từ thiết bị của họ. Việc cung cấp các mô hình này cho các nhà phát triển có thể đẩy nhanh các cải tiến, nhưng người dùng vẫn đang chờ đợi AI hoạt động mượt mà như marketing của Apple gợi ý.
Tham khảo: Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025