天狼星

我在iPhone17 Pro Max 上跑AI 模型，体验了一把十年前“越狱”的快乐_我的网站

一 |     7月31日，来自高桥镇的两位村民把一面印有“新时代纪检监察铁军 甘当新时代人民公仆”锦旗送到了塔山乡纪检书记白彬的办公室，一声声感谢回荡在乡政府的走廊里。         　　事情的起因是这样的，3月7日，高桥镇村民郑某等3人通过中间人联系到塔山乡三义庙村，预承包600亩土地用于种植花生，并先期缴纳了50万元土地承包款。

二 | 郑某等3人实际承包土地480亩，有7万余元的土地承包款需要退回。    「我成功在国行iPhone上跑通了AI模型！」                    「然后呢？」                    「然后就没怎么用过了。」                    iPhone 17 Pro Max发布都一个月了，苹果国行Apple Intelligence还是遥遥无期。等不及的网友们，决定自己动手，丰衣足食。                             于是，在iPhone上部署端侧AI模型，成了互联网的新显学。从保姆级教程到实操演示，各种野生秘籍在社交媒体上遍地开花。                   我们也折腾了一番——下载模型、跑分测试、实际体验……整个过程确实有趣，甚至有点上头。

三 | 但因当时的三义庙村书记陪母亲到北京看病，另外两个中间人也因事不在本地，导致这7万余元承包款迟迟没有退回。

四 | 但当兴奋劲过去，一个扎心的事实浮现出来：这玩意儿好玩、有趣，但不实用。                   能用和好用，是两回事                    在iPhone上体验端侧模型，门槛其实不算高。         　　6月12日，郑某等3人来到塔山乡纪委反映问题，希望能得到乡政府的帮助。                   打开App Store，搜索PocketPal AI，下载安装。塔山乡纪委在获悉事情后，高度重视，乡纪检书记白彬带着纪检委员董超群多次到三义庙村了解情况，找相关人员商量解决办法。经过一个多月不懈的努力，目前已帮助村民要回部分承包款，剩余部分当事人决定到连山区人民法院起诉追回。         　　塔山乡纪委坚持百姓事无小事的服务宗旨，以塔山精神铸牢纪检监察队伍，为乡村群众办了一件实事，于是就出现了本文开头送锦旗的一幕。

五 | 如果不习惯英文界面，可以在设置(Setting)里找到语言(Language)选项，切换成中文。                   接着便是下载模型了。

六 |                    点击左上角图标进入模型库，由于Qwen系列模型在开源社区一直都是有口皆碑，所以我们选择从Hugging Face分别下载了0.6B、1.7B、8B、14B和30B的版本。                   当然，你也可以自己本地下载模型，再导进去，这倒是问题不大。                   但能下载，不代表能运行。                   当你看到「内存警告」的字样的时候，就知道这大概率是行不通了，这里需要解释一下，模型名称后的数字(如0.6B)指的是参数量，B代表「十亿」(Billion)。                   参数可以理解为模型「神经元」的数量，参数越多，理论上模型的理解能力和生成质量越强，但对硬件的算力和运存需求也急剧攀升。

七 |                    你也可以在基准测试栏里，查看手机的设备信息。拿我手上这台iPhone 17 Pro Max来说，8GB内存勉强能跑，14B模型、30B及更大参数的版本，基本上就没法运行了。

八 |                    在实际体验之前，我们也先用这几款模型跑个分，下面这几张图片，分别对应着不同参数模型的评测结果。

九 |                    那么在iPhone上用第三方APP跑端侧模型，到底有没有实际意义？这些模型能否真正支撑日常任务或简单推理？                    我的评价是：能用，但更多是玩具性质，可以尝鲜，但不太建议长期使用。                   众所周知，OpenAI此前曾出炉了一份关于ChatGPT的使用报告，主要揭秘大家伙都在用ChatGPT干什么，其中主要包含实用指导、信息搜索和写作等事项。                   我们也参考这些实际用途，分别对0.6B、1.4B、8B等模型问了几个问题。                   测试一：制定健身计划                    帮我制定一个适合久坐上班族的7天核心锻炼计划                    和跑分结果一致，模型参数越大，生成的速度越慢。但反之，回答的质量和内容详实程度确实也随参数提升而提升。                   0.6B模型给出的计划放之四海而皆准，有一定的细节，实操价值却不高。

十 |                    1.7B稍好，细节更丰富，能够对久坐带来的腰背酸痛提出针对性的训练计划。                   8B则再上一个档次，开始针对不同肌群给出系统性的建议，且动作更细分，甚至还有暖心小贴士，不过虽说基本维持在5 token/s的速度，但体感跟网页版ChatGPT的响应速度并无明显差别。                   至于发热情况，我是在比较凉爽的室内测试的，在询问8B模型几个问题后，也可以明显感觉到手机背部发热明显。                   测试二：历史知识问答                    宋代的聘猫礼是什么？                    这是一个相对冷门但有据可查的历史知识点，指的是宋代民间迎娶猫咪入宅时的礼仪习俗，主要是为了体现古人对猫主子的尊重程度。                   遗憾的是，小参数模型的知识储备严重不足，从0.6B到8B的模型，都不知道聘猫礼是啥，而且还特别擅长一本正经地胡说八道。其中8B模型更全是车轱辘话。                   测试三：时效性信息                    iPhone Air什么时候发布？                    这是一个考验模型时效性的问题。                   毫无意外，所有端侧模型都答不上来，毕竟它们的知识截止日期停留在训练时，无法获取最新信息。                   这一点，恰恰是云端模型的核心优势之一。

十一 | 云端模型可以通过联网检索、实时更新知识库，而端侧模型只能依靠「出厂」时打包进去的那些参数。                   测试四：写作能力                    我们选择了今年上海卷的高考作文题：                    有学者用「专」「转」「传」概括当下三类文章：「专」指专业文章；「转」指被转发的通俗文章；「传」指获得广泛传播的佳作，甚至是传世文章。他提出，专业文章可以变成被转发的通俗文章，而面对大量「转」文，读者又不免期待可传世的文章。                   由「专」到「传」，必定要经过「转」吗？请联系社会生活，写一篇文章，谈谈你的认识与思考。                   要求：（1）自拟题目；（2）不少于800字。                   0.6B模型大概就是传说中凑字数的选手，回答更像是将题目的表面意思复述了一遍，生成的内容缺乏思辨深度，需要大量人工修改才能达到「及格线」。

十二 |                    1.7B起码还引用了鲁迅作品这类文学素材，看起来有模有样。

十三 | 而8B则表现不错，但与云端模型如ChatGPT相比，依旧差距甚远，难以称得上生产力工具。

十四 |                    另外，虽然那模型在训练阶段就已经被「调教」过了，这使得它在输出时，会自然而然地按照某种风格、语气和逻辑来回答，但我们也可以给模型植入系统提示词，并让它生成回答。

十五 |                    比如我就给1.7B的模型安排了个「古风小生」的人设。                   你别说，这模型还真挺「入戏」的，表达的语感、节奏和人格气质，变得更贴近我的预期。                   附上提示词：                    上下滑动查看更多内容                    但说实话，对绝大多数用户来说，这更像是个好玩的彩蛋，而不是刚需功能。一言以蔽之，我并不太建议你去折腾这种部署端侧模型的方法。                   回想2008到2012年，那是iPhone用户「越狱」的狂欢时代。无数人顶着把手机刷成砖的风险，就为了装上几个苹果不许安装的插件，或者把系统界面改得更个性一点。                   可当App Store的生态已经足够丰富，越狱风险却越来越高，带来的边际收益也越来越小时，如今还有多少人在越狱？                    答案不言而喻。                   这种所谓第三方端侧模型的折腾方法，即便有隐私方面的加成，但本质上仍是一个独立的应用，堪比阉割版ChatGPT，它无法与系统深度整合，也无法调用其他应用的数据，形如鸡肋。                   正因如此，就像当年的越狱一样，这种在第三方应用折腾端侧AI，或许只会成为一段有趣但短暂的插曲，而真正的未来，依旧属于那些把复杂留给厂商、把简单留给用户的系统级解决方案。                   *封面来自：ZDNET                    欢迎加入APPSO AI社群，一起畅聊AI产品，获取#AI有用功，解锁更多AI新知                    我们正在招募伙伴                    简历投递邮箱[email protected]                    ✉️邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）。

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Published on:01:16:21