苹果看中PrismML AI压缩技术 Qwen3.6已在iPhone17 Pro运行
苹果正与初创公司PrismML接洽，其原生1-bit模型压缩技术可将模型体积压缩至全精度的十四分之一，内存占用降低超90%。该技术已成功将27B参数的Qwen3 6在iPhone17Pro上完整运行，推理速度提升8倍，能耗降低75%至80%，精度接近FP16。
近期有消息称，苹果正在与一家名为 PrismML 的初创公司进行洽谈。这家公司颇具特色，其核心目标在于帮助苹果评估——能否在 iPhone 上直接运行更庞大的人工智能模型。
先来了解 PrismML 的背景。这家公司脱胎于加州理工学院，其关键技术被称为“原生 1-bit 模型压缩”。通俗来说，这项技术能够将模型体积压缩至全精度版本的约十四分之一，内存占用更是直接削减超过 90%。
其核心思路在于：权重仅使用两个数值 {-1, +1}，并配合分组缩放因子，而非传统的量化方式。此外，它摒弃了高精度逃生通道的设计。据官方宣称，在如此极端的压缩条件下，推理速度可提升 8 倍，能耗降低 75% 至 80%，同时精度仍能维持在接近 FP16 的水平。
根据报道，他们利用这项技术成功“压缩”了阿里巴巴的 Qwen 3.6 模型（27B 参数），并使其在 iPhone 17 Pro 上完整运行。苹果所看重的，正是这种能力——从而进一步强化本地 AI 模型的推理性能。
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