蘋果公司近日揭曉了其在人工智能領域的最新進展，這一更新主要涉及為Apple Intelligence功能提供動力的模型，這些功能廣泛集成于iOS、macOS等操作系統(tǒng)之中。然而，蘋果公布的數(shù)據(jù)顯示，其最新模型的性能并未超越部分競爭對手的舊版本，特別是在與OpenAI等行業(yè)巨頭的對比中顯得遜色。

在官方博客中，蘋果詳細闡述了其兩款主要模型的表現(xiàn)。首先是“蘋果設備端（Apple On-Device）”模型，這款模型專為iPhone等設備設計，無需網(wǎng)絡連接即可運行。經(jīng)過人類評估者的測試，該模型生成的文本質量與谷歌、阿里巴巴的同規(guī)模模型相當，但并未展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。另一款更為強大的“蘋果服務器（Apple Server）”模型，雖然旨在公司數(shù)據(jù)中心運行，但在測試中卻落后于OpenAI一年前推出的GPT-4。

蘋果在圖像分析能力方面的表現(xiàn)同樣不盡如人意。據(jù)蘋果數(shù)據(jù)顯示，在對比測試中，人類評估者更傾向于選擇meta的Llama 4 Scout模型，而非蘋果的Apple Server模型。這一結果頗為出人意料，因為Llama 4 Scout在多項測試中并未能超越谷歌、Anthropic和OpenAI等領先的人工智能實驗室的模型。

此番基準測試結果再次引發(fā)了業(yè)界對蘋果人工智能研究部門競爭力的關注。近年來，蘋果在AI領域的發(fā)展步伐顯得相對緩慢，備受矚目的Siri個性化升級也一再推遲，甚至引發(fā)了部分用戶的不滿和訴訟，指責蘋果宣傳了尚未實現(xiàn)的AI功能。

盡管如此，蘋果此次更新的“Apple On-Device”模型仍具備一定的亮點。該模型擁有約30億參數(shù)，主要用于文本生成、總結和分析等功能，參數(shù)數(shù)量在一定程度上反映了模型的解決問題能力。從本周起，第三方開發(fā)者已可通過蘋果的Foundation Models框架接入該模型，進行進一步的應用開發(fā)。

蘋果強調，“Apple On-Device”和“Apple Server”兩款模型在工具使用和效率方面均有所提升，并支持約15種語言的理解。這一進步得益于蘋果擴展的訓練數(shù)據(jù)集，其中涵蓋了圖像、PDF文件、文檔、手稿、圖表、表格等多種類型的數(shù)據(jù)，為模型提供了更為豐富的學習資源。