苹果端侧AI两连发! 模型体积减半、首字延迟降85倍, iPhone离线秒用
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新智元报道
[新智元导读]苹果在HuggingFace上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在iPhone上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
就在刚刚，苹果在HuggingFace上重磅开闸：
这一次不是零碎更新，而是FastVLM与MobileCLIP2两条多模态主线集中亮相。
一个主打「快」，把首字延迟压到竞品的1/85；
另一个突出「轻」，在保持与SigLIP相当精度的同时，体积减半。
打开摄像头实时字幕、离线识别翻译、相册语义搜索，这些场景都能体验。
更重要的是，模型和Demo都已经开放，科研、应用到落地一步到位。
实时字幕，不再卡顿的多模态
FastVLM为何这么快？因为它换上了苹果自研的FastViTHD编码器。
传统多模态模型要么牺牲分辨率，要么被成千上万的视觉token拖慢推理。
而FastViTHD通过动态缩放和混合设计，让模型既能看清高分辨率图像，又能保持极低的延迟。
FastVit与FastVitHD的性能对比：绿色曲线整体更靠左上，代表在同等规模下既更快又更准
从这条对比曲线能看得很清楚：同样是0.5B、1.5B、7B参数量，绿色的FastVitHD总比蓝色的FastVit更靠左上。
换句话说，就是延迟更低、精度更高。
这也就是FastVLM能在不降分辨率的情况下依旧秒回的秘密。
FastVLM用更少的视觉token处理高分辨率输入，直接把「算力负担」减轻。
那么，速度差距有多夸张？
官方对比显示，FastVLM-0.5B的首字延迟相对LLaVA-OneVision-0.5B快85×。
不同模型在7个视觉语言任务上的平均准确率（纵轴）与首字延迟TTFT（横轴）的对比
从这张性能对比图可以直观看出：FastVLM越大，性能越强，但延迟始终压得极低。
FastVLM的0.5B、1.5B、7B模型，都稳定压在左上角。
对比LLaVA-OneVision、LLaVA-Next等传统方案，不仅更慢，准确率也没拉开差距。
也就是说，FastVLM把快和准同时做到极致，不是「牺牲质量换速度」，而是真正实现了两头兼顾。
使用低分辨率（左）和高分辨率（右）输入图像时VLM性能的比较
更关键的是，FastVLM已经放到了HuggingFace，配好WebGPUDemo，用Safari打开就能直接体验。
更小更快，零样本也能打
如果说FastVLM代表「极致的快」，那MobileCLIP2就是「轻装上阵」。
它是苹果在2024年推出MobileCLIP的升级版。
研究团队通过多模态蒸馏、captionerteacher和数据增强等手段，把「大脑」压缩进「小身体」，既减轻了模型体积，又保住了理解力。
过去，图像检索和描述往往依赖云端算力，如今MobileCLIP2能直接在iPhone上完成推理。
照片不必上传，结果几乎即时返回，不仅快，而且更安全。
从整体测试曲线来看，MobileCLIP2在「精度-延迟」坐标轴上整体更靠左上。
这意味着它在保持高精度的同时，把延迟显著压低。
MobileCLIP2在ImageNet-1k上的zero-shot表现：相比SigLIP和旧版MobileCLIP，更小的延迟下实现相近甚至更高的精度。
在测试中，S4模型在ImageNet-1k上与SigLIP-SO400M/14精度相当，但参数量仅有一半。
在iPhone12ProMax上，延迟更是比DFNViT-L/14低了2.5倍。
相比之下，B模型相对上代MobileCLIP-B又提升了+2.2%，而S0/S2则以接近ViT-B/16的精度实现了更小体积与更快速度。
从体验到集成，两步就能上手
苹果这次不只是发模型，还顺手铺好了路：先试Demo，再集成开发。
最直观的方式，就是去HuggingFace打开他们提供的FastVLMWebGPUDemo。
在Safari授权摄像头后，就能立刻看到实时字幕效果。
MobileCLIP2的模型卡同样提供推理接口，上传一张照片或输入一句描述，就能马上出现结果。
体验过后，如果想把这些功能真正变成应用，开发者可以用CoreML+SwiftTransformers工具链，把模型直接集成到iOS或macOS里。
苹果在WWDC和HuggingFace的文档中都给了现成示例，GPU和神经引擎都能调动，性能和能耗都有保证。
这意味着「在iPhone上跑大模型」不再只是一个演示，而是可以被直接拿来做相册搜索、相机翻译、直播字幕等具体功能。
「体验+开发」，对开发者来说再也不是口号，而是真实可用的路径。
光看模型介绍很难有感觉，真正打动人的，还是那些使用成功的瞬间。
当你打开FastVLM的WebGPUDemo，举起手机摄像头对着纸上的字——几乎是瞬间识别。
FastVLM能快速识别图像中的文字
在Reddit社区，有人亲测后写道：
「快得不可思议，盲人用屏幕阅读器都能实时跟上。横着拿手机，边走边敲盲文输入，都不卡。」——r/LocalLLaMA
这句话把FastVLM的速度感形容得淋漓尽致：
不仅普通用户能体验到「字幕秒回」，在无障碍场景下，它甚至让盲文输入与屏幕阅读器同步成为可能。
还有技术社区的用户补充道：
「FastVLM能做到高效又准确的图像文本处理，速度和精度都比同类模型更出色。」——r/apple
从生活中的真实体验，到技术层面的验证，网友们的评价都指向一个结论：FastVLM不只是快，而且快得可靠。
FastVLMvsMobileCLIP2
该怎么选？
看了这篇介绍，可能有人会问：那我到底该用哪个？
如果你是内容创作者、博主，追求字幕秒出的体验，那FastVLM是首选。
如果你更需要相机翻译、离线识别，那MobileCLIP2更合适。
当然，如果你的应用场景既涉及实时字幕，又需要图文检索，那么二者完全可以组合使用。
但要注意，WebGPU在不同浏览器和机型上的兼容性并不完全一致；
而且端侧模型虽然解决了隐私和延迟，但在算力和续航上始终存在权衡。
即便如此，这一次苹果在HuggingFace上的「开闸」，依然有着标志性意义。
不仅放出了模型，还把Demo、工具链、文档全部交到社区手里。
对开发者来说，这已经不是一篇论文，而是一条能被立刻走通的路线。
从快到轻，从体验到集成，FastVLM和MobileCLIP2展示了一个清晰的信号——
在iPhone上跑大模型，不再是遥远的未来，而是触手可及的现在。
参考资料：
https://huggingface.co/apple
https://x.com/ClementDelangue/status/1962526559115358645
https://machinelearning.apple.com/research/fast-vision-language-models?utm_source=chatgpt.com
https://www.heise.de/en/news/FastVLM-Apple-s-new-image-to-text-AI-should-be-significantly-faster-10382408.html?utm_source=chatgpt.com
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摩根大通：上调中石化炼化工程目标价至8.4港元摩根大通研究报告指出，中国油服及油气工程板块的股票表现优于行业平均水平和布兰特油价，这得益于新签订单量创新高、在手订单稳健、交付能力强以及中国油企资本开支稳定和海外市场新订单前景向好。报告将中石化炼化工程列为行业首选，预计其收入和盈利将稳健增长，股息回报率可达6%—7%，并将目标价上调至8.4港元，
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