苹果推出的 iOS 26 带来了 Foundation Models，这是一个让开发者可以直接访问 iPhone 和 iPad 上的本地 AI 的框架。与传统的基于云的人工智能不同，这些模型完全在设备上运行，从而降低了开发人员的成本并保护了用户隐私。该框架并不是为了与最大的云模型竞争而设计的，而是为日常应用程序中实用、集中的功能提供支持。
早期采用表明开发人员如何以自然的方式将本地人工智能融入到他们的产品中。应用程序并没有构建完整的人工智能聊天机器人，而是添加了微妙的增强功能，以使日常工作流程更加顺畅。这符合苹果的隐私优先战略，即人工智能功能无需数据离开设备即可增强用户体验。
一些应用程序已经展示了基础模型框架的使用方式。TechCrunch正在维护此类应用程序的列表：
- 小艺术家：人工智能驱动的儿童故事创作。
- 戴利什：安排日历活动时的表情符号建议。
- 金钱教练：支出洞察和自动支出分类。
- 抬头：用于单词学习的上下文示例和词源图。
- 任务和第一天：智能标签建议、文本摘要和提示创建。
- 油煎面包块,暗噪声， 和熄灯：食谱简化、人工智能生成的音景和实时评论摘要。
- 签易,捕获,卢米， 和卡片指针：文档摘要、笔记建议、上下文天气见解和信用卡奖励跟踪。
- 胡萝卜天气：借助 Apple Intelligence，可以与聊天机器人进行无限制的对话。
共同点是效率和成本。开发人员正在将苹果公司较小的设备模型转变为有针对性的功能，否则这些功能将需要服务器调用。这使得人工智能变得无缝、快速和私密，同时也减少了对第三方服务及其费用的依赖。
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Android也支持本地AI，但实现不太统一。 Android 15 中的谷歌 Gemini Nano 支持摘要和智能回复等功能，而三星的 Galaxy AI 则提供翻译和文本辅助等工具。然而，Android 开发人员经常将这些与来自 Google 或其他提供商的更大的基于云的模型结合起来。这为他们提供了更多的灵活性和权力，但也带来了可变成本和潜在的隐私权衡。
苹果的基础模型并不意味着与 OpenAI 的 GPT-5、Anthropic 的 Claude 或谷歌的 Gemini Ultra 等模型直接竞争。这些是针对大规模推理、多轮对话和复杂生成任务进行优化的前沿模型，通常在云端运行。相比之下，苹果的模型是轻量级的，并且针对设备上的用例进行了调整，例如摘要、标记、自动完成和内容建议。
Apple 创建了一个一致的框架，开发人员可以在其硬件系列中依赖该框架。虽然这些模型比云人工智能系统小，但它们的紧密集成确保了可预测的性能和用户信任。 iOS 26 应用程序的采用表明开发人员愿意接受这种本地优先的方法，而苹果的策略可能会影响应用程序生态系统在未来几年如何平衡隐私、成本和功能。