# 苹果发了第三代基础模型，一共五款，从手机端到云端都有

> 原标题：苹果发布第三代 Apple Foundation Models（AFM）

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-08T00:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/35689
- 原文：https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models

## 摘要

苹果在 2026 年 6 月 8 日公布了第三代 Apple Foundation Models（AFM），这次是和 Google 合作定制的。五款模型里，两款跑在设备上：AFM 3 Core 是 30 亿参数的密集模型，质量比上一代好；AFM 3 Core Advanced 是 200 亿参数的稀疏模型，但每次只激活 10 到 40 亿参数，靠的是把...

## 推荐理由

苹果这次一口气发了五款模型，分设备端和服务器端两条线，还拉上 Google 做定制，信息量够硬。30 亿参数的密集模型和 200 亿参数但每次只激活一小部分的稀疏模型，思路很明确：在手机上跑得动，在云端也能控成本。正文没给具体跑分和定价，所以我会先打个折，但官方发布本身就有分量，尤其对做端侧推理和隐私计算的人。

## 锐评

苹果这次发布的第三代AFM，最值得看的是端侧模型AFM 3 Core Advanced。它用了一种叫“指令跟随剪枝”的技术，把200亿参数的稀疏模型存在闪存里，根据你的指令只唤醒需要的部分，每次激活1到40亿参数。这思路很聪明，绕开了手机内存小的硬伤，让更复杂的模型能在本地跑。

但文章没提关键指标：模型在手机上实际响应有多快？耗电增加多少？这些直接决定体验。另外，苹果强调和Google合作定制，连最强的云端模型AFM 3 Cloud Pro都跑在Google Cloud的NVIDIA GPU上，还保证隐私。这解决了算力问题，但也意味着苹果在云端推理上深度依赖外部硬件，长期成本和供应稳定性是个未知数。

整体看，架构创新是实打实的，但落地效果还得等实机测试。尤其是那个按指令加载专家的机制，在不同任务上稳定性如何，文章完全没展开。