Siri基于Gemini模型却非Gemini有何深意
苹果的SiriAI基于Gemini模型,但并非谷歌的GeminiAssistant。其第三代AFM模型共五个:其中四个为AppleSilicon进行了定制优化,一个则运行在谷歌服务器上。隐私保护机制分为三个层级:本机端运行、苹果PCC服务器、谷歌专用服务器,全部遵循PCC保护原则。
苹果Siri AI确实采用了谷歌Gemini模型的技术,但它并非安卓系统上的那个Gemini助手——这一关系究竟该如何理解?苹果与谷歌之间的合作,远比表面看上去更为错综复杂。

Gemini这个命名,本身就容易引发误解
外界之所以感到混乱,谷歌自身要承担一半责任。Gemini这个称谓太过“包罗万象”——它既代表一系列AI模型的统称,又是Android系统里对标Siri的智能助手的名称(即Gemini Assistant)。问题在于,谷歌官方在表述时也常常“偷懒”,直接省略掉“Assistant”后缀,随口只说“Gemini”。但你必须理清:Siri AI与Gemini Assistant,虽然底层都使用了Gemini模型,本质却是两条完全不同的产品线。Siri AI既不是贴牌产品,也不是简单的套壳方案。
苹果究竟保留了多少自研成分?
Apple在官方文档中特别强调,自己拥有“自研模型”——即第三代Apple Foundation Models(AFM)。然而,这五个模型组成的小型家族,完整的描述其实是“与谷歌合作定制开发”。
Macworld的Jason Snell仔细推敲了苹果的措辞,得出一个比较可信的结论:五个模型中,有四个是专为苹果自研芯片(Apple Silicon)优化过的Gemini定制版本;剩下的那个最强的模型,本质上就是一个运行在谷歌服务器上的标准谷歌模型,只不过训练所用的数据集可能与公开版本有所不同。
值得注意的是,Siri AI不会调用谷歌的网络搜索或知识图谱,其数据源全部来自苹果自身。苹果高管Federighi也并未否认模型底层使用了Gemini的代码。他的原话是:那四个专为Apple Silicon打造的模型,“采用苹果自有数据,结合强化学习进行训练,并利用Gemini前沿模型的输出结果进行精细化调优”。至于那个最强模型,很可能同时吸纳了谷歌与苹果两家的专有数据。
总结而言:苹果将Gemini基础模型当作“毛坯房”,然后针对自家芯片和目标规模,进行了深度改造与重新装修,再用自己的数据、权重及安全规则彻底“入住”。
隐私保护:三层架构,层层隔离
在四个定制模型中,有两个直接部署在设备本地运行。这意味着,你的数据根本不会离开手机,隐私安全可谓“一劳永逸”。
还有两个模型运行在苹果自建的私有云计算(Private Cloud Compute,PCC)服务器上,这些服务器均采用Apple Silicon芯片。苹果在架构设计上确保,没有任何一方——无论是苹果还是谷歌——能够留存或访问这些数据。更重要的是,这一承诺并非仅靠苹果“口头保证”,安全研究人员可以自行验证。换句话说,你不需要“信任”苹果,任何具备资质的专家都能亲自“审计”。
至于能力最强的第五个模型,它老老实实地运行在谷歌的服务器上。这台服务器由苹果包场,虽然采用的是英伟达GPU而非Apple Silicon,但苹果明确表示,PCC的那套保护规则“原封不动”照搬过来。苹果安全博客的原话是:
“我们对PCC的核心要求丝毫未变——无状态计算、可强制执行的保障、无特权运行时访问、不可定向性,以及可验证的透明性。”
当然,在谷歌服务器上实施PCC,与在自家服务器上实施,本质上仍存在一定差异。苹果对此很有信心。客观来说,这是整个体系中唯一一个需要用户稍微“信任”一下的环节——并非指苹果会欺瞒用户,而是这种做法目前尚无先例,可能存在连苹果自己都尚未察觉的潜在风险。
Q&A
Q1:Siri AI所使用的Gemini模型,和Android系统上的Gemini Assistant是不是同一个东西?
A:不是。两者虽然都以Gemini模型为基础,但Siri AI与Gemini Assistant是完全独立的两条产品线。Siri AI并非简单的改名贴牌,而是苹果以Gemini基础模型为起点,针对Apple Silicon进行重新优化重构,再用自家数据训练出来的一套定制系统。
Q2:使用Siri AI时,我的隐私数据会不会被谷歌获取?
A:苹果将此事项分三层管理:两个模型运行在本机,数据根本不出门;两个模型运行在苹果自己的PCC服务器上,任何一方都无法获取数据;最强的那个模型运行在谷歌的专用服务器上,苹果表示PCC那套保护规则同样适用,并且第三方安全研究员可以随时核查。
Q3:Apple Foundation Models与Gemini模型之间到底是什么关系?
A:苹果的第三代AFM模型家族共有五个成员。其中四个与谷歌合作、专为Apple Silicon定制的Gemini版本,采用苹果自有数据和强化学习重新训练过。第五个最强的模型,本质上就是谷歌的标准模型,运行在谷歌服务器上,只不过训练数据可能做了“特别处理”。
你是一名 AI 行业编辑,请围绕下面这条热点输出一份资讯解读:
热点:Siri基于Gemini模型却非Gemini有何深意要求:
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
相关热点佑驾创新与乐动机器人达成战略合作,围绕技术、产品、场景、数据四维度展开深度协同,旨在加速物理AI规模化落地,拓展无人车与机器人场景边界,推动具身智能商业化进程。
Meta开放AI算力租赁业务,市场反应从算力过剩转向算力商业运营。GPU从自用转向对外出租,算力从成本中心转为利润中心。AI云竞争核心从拥有GPU数量转向稳定跑满GPU的能力,依赖同步与参考时钟等底层基础设施的长期稳定运行。
针对大型多仓库工程(30+微服务、10+前端微应用),搭建包含规则、技能、子代理、13阶段工作流与门禁脚本的Harness系统,解决PRD不可信、方案与代码脱节、改完无人验证、交付环节琐碎等痛点,使AI在真实业务中稳定跑完需求。
部署MCP Toolbox前,先看清它的适用场景与安全边界,避免在权限管理不完善时接入敏感数据。 核心内容: 1 MCP Toolbox的核心功能与两种使用路线 2 项目适合与不适合的团队场景分析 3 实际验证的安全检查与关键限制 先说结论 MCP Toolbox 很适合小团队研究“让 AI
- 日榜
- 周榜
- 月榜
热点快看
