> 数据图表咨询大家6.2 Apple intelligence进展
2025-9-16.2 Apple intelligence进展n Apple Intelligence基础语言模型论文7月17日更新，语言理解、指令跟随、推理、写作与工具使用功能表现出色：Ø AFM包括两个模型，设备端运行的3B模型 AFM-on-device，以及在私有云计算上运行的大参数模型 AFM-server。Ø 训练：云端模型采用8192个TPUv4，端侧模型采用2048片TPUv5p训练。每个 v5p pod 由 8960 个芯片组成，每秒的浮点运算和内存分别是 TPU v4 的两倍和三倍。Ø 基准测试：设备端模型在MMLU/MMMLU上优于Qwen-2.5-3B、 Gemma-3n ，接近规模更大的Gemma-3-4B和Qwen-3-4B ；服务器模型略微落后LlaMA 4 Scout，但与更大的Qwen-3-235B和GPT-4o相比差距较大。Ø 人类评估：文字方面，AFM设备端模型表现优于Qwen-3-4B 与Gemma-3n-E4B，云端表现优于LlaMA 4 Scout与GPT-4o，略逊于Qwen-3-235B；图片方面，设备端模型表现大幅领先Qwen-2.5-VL-3B和Gemma-3-4B，云端模型表现优于Qwen-2.5-VL-32B，略逊于LlaMA 4 Scout，和GPT-4o差距较大。来源：artificial analysis，arxiv，中泰证券研究所48 
