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（来源：DeepTech深科技）

苹果公司近日正式发布了《Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025》技术报告，这是继去年首次公开其 AI 基础模型技术细节后的重要更新。而且，就在不久前 Meta 刚刚以数千万美元薪酬挖走了苹果基础模型团队负责人庞若鸣（Ruoming Pang），这份技术报告很可能是庞若鸣在苹果生涯的最后一份重要成果。

庞若鸣本人也在社交媒体上对这份报告进行了介绍，并正式将团队的重任交接给了 Zhifeng Chen。

报告详细介绍了一套双轨并行的模型策略。第一款是一个约 30 亿参数的端上模型，专为在 iPhone、iPad 和 Mac 等苹果设备上高效运行而设计。该模型经过深度优化，以充分利用苹果自研芯片的性能。另一款则是在苹果私有云计算上运行的可扩展服务器模型，用于处理更复杂的用户请求。这种“端云协同”的架构旨在平衡性能、效率和隐私，简单的任务在本地设备上完成，复杂任务则交由具备同等级别隐私保护的云端服务器处理。

为了提升端上模型的运行效率，苹果的工程师们引入了一项名为“键值缓存共享”（KV Cache Sharing）的创新架构。具体而言，他们将模型划分为两个区块，其中一个区块（占模型层数的 37.5%）直接共享另一区块（占 62.5%）生成的键值缓存，从而将缓存所需的内存减少了 37.5%，并显著缩短了生成第一个词元 token 的响应时间。

对于服务器端模型，苹果则开发了一种名为“并行轨道混合专家”（Parallel-Track Mixture-of-Experts, PT-MoE）的全新 Transformer 架构。该架构将一个大型模型分解为多个更小的、被称为“轨道”（Track）的并行处理单元。每个轨道独立处理信息，仅在特定节点进行同步，从而大幅减少了传统大型模型中常见的通信瓶颈，提高了训练和推理的效率。此外，通过在每个轨道内部署混合专家（MoE）层，该模型能够更高效地扩展，以低延迟处理复杂任务，同时不牺牲模型质量。

在赋予模型理解图像的多模态能力方面，报告也披露了其视觉编码器的技术细节。服务器和端上模型分别采用了 ViT-g 和更高效的 ViTDet-L 作为视觉主干网络。值得一提的是，端上模型还采用了一种新颖的“寄存器-窗口”（Register-Window）机制，使其能够同时有效捕捉图像的全局上下文信息和局部精细细节。

在训练数据方面，苹果保持了其一贯强调隐私保护的风格，在报告中明确了其数据来源和隐私原则。训练数据主要来自三方面：从出版商处授权的数据、由苹果网页爬虫 Applebot 抓取的公开网络信息，以及高质量的合成数据。苹果特别强调，在训练过程中绝不使用用户的私人个人数据或用户交互信息。

同时，公司遵循 robots.txt 协议，允许网站发布者选择不让其内容被用于模型训练，从源头上保障了内容所有者的权利和用户隐私。报告显示，苹果处理了超过 100 亿对高质量的图文对和 50 亿对合成图像标题数据，并通过先进的流水线进行过滤和提纯，以确保训练数据的质量。

为了让这些模型能在实际设备上高效运行，苹果采用了积极的优化策略。端上模型通过“量化感知训练”（Quantization-Aware Training, QAT）技术，将模型权重压缩至每权重 2 比特。服务器模型则利用了一种名为“自适应可扩展纹理压缩”（Adaptive Scalable Texture Compression, ASTC）的技术，该技术利用了苹果 GPU 中已有的硬件解压模块，能够以几乎零计算成本的方式对模型权重进行解压，最终将模型压缩至每权重约 3.56 比特。对于压缩过程中可能出现的性能损失，苹果则通过训练低秩适配器（Low-Rank Adaptation, LoRA）来进行补偿和恢复。

性能评估的结果显示，在 MMLU 等标准测试中，苹果的端上模型表现优于或持平于 Qwen-2.5-3B、Gemma-3-4B 等同规模的开源模型。