蘋果持續加強裝置端人工智慧（On-device AI）布局。據《The Information》報導，蘋果近期已與 AI 新創 PrismML 展開接觸，評估將其模型壓縮技術應用於未來產品，讓原本仰賴雲端伺服器的大型語言模型（LLM）能直接在 iPhone 等裝置上運行。
PrismML 優化 270 億參數模型
報導指出，PrismML 已將中國科技公司阿里巴巴開發的開源大型語言模型 Qwen 3.6 進行最佳化，使其能在 iPhone 17 Pro 上執行。該模型擁有 270 億個參數，規模明顯高於目前多數可在手機本地端運行的 AI 模型。
目前手機端 AI 模型通常只會啟用數十億個參數。參數數量一般可視為模型學習與處理資訊規模的指標，較大的模型通常能處理更複雜的推理、內容生成與軟體開發任務，但同時也會帶來更高的記憶體、儲存空間與運算需求。
PrismML 表示，這套模型已具備軟體開發能力，並預計在 7 月 14 日以開源形式正式發布。不過，來源並未提供模型實際執行時的速度、耗電量、記憶體占用或完整硬體需求，因此目前仍難以判斷其在一般使用情境下的效能表現。
蘋果與 PrismML 尚未公布合作計畫
知情人士向《The Information》透露，蘋果已與 PrismML 討論相關技術的應用方式，但截至目前，雙方尚未公布任何正式合作計畫。這代表蘋果對該技術的接觸仍屬評估階段，尚不能確認未來產品一定會採用 PrismML 的模型壓縮方案。
若相關技術能順利導入，將可能協助蘋果把更大規模的 AI 模型搬到 iPhone 等裝置端執行。相較於完全依賴雲端服務，裝置端推理有機會縮短回應延遲、降低資料傳送需求，並在部分情境下強化隱私保護與控制運算成本。
Apple Intelligence 持續擴大模型整合
蘋果近年透過內部開發、對外接觸與潛在投資等方式布局人工智慧。市場先前曾傳出，蘋果秘密收購 AI 新創 Q.ai，交易金額約 20 億美元，但蘋果並未針對相關消息發表評論。
另一方面，蘋果也已在今年 WWDC 大會宣布，將 Google Gemini 深度整合至全面升級的 Siri 與 Apple Intelligence，讓使用者可依需求調用不同大型語言模型。這項方向顯示，蘋果正同時發展裝置端處理能力與多模型協作機制。
若未來蘋果採用 PrismML 的模型壓縮技術，可能進一步提升大型模型在 iPhone 等硬體上的可用性。不過，最終產品是否支援 Qwen 3.6 或其他大型模型，仍取決於模型效能、功耗、裝置相容性、隱私政策及蘋果後續的產品與合作決策。
