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很多人以为，把一个大模型放进手机或电脑，就像下载一个 App 一样简单。实际上，手机、电脑和智能硬件的芯片各不相同，同一个模型换一台设备，往往就要重新适配。Nexa AI 做的，就是解决这部分最麻烦也最容易被忽视的工作。
端侧AI持证上岗了。
投资界从知情人士处获悉，面壁智能已完成新一轮融资，投资方包括国家级基金、央企、汽车制造商等各类产业方、知名财务投资人等。至此，面壁智能2026上半年累计融资金额超50亿元，估值超200亿，一跃成为端侧智能领域公开估值最大的独角兽企业。
这家名为 PrismML 的初创公司表示，已将 Qwen 3.6 缩减至可在 iPhone 17 Pro 上运行，该模型拥有 270 亿参数（参数大致类似于大脑中的突触，能够帮助决定模型可处理数据的复杂性）。相比之下，大多数在手机上运行的模型一次仅有几十亿个参数处于活动状态。
AI岂能只活在云端？刚刚，阶跃星辰上新来Step Edge 端侧模型全家桶！这次，AI能听懂语音、看懂屏幕，直接补齐了Agent本地执行的关键拼图。「端云协同」发力，你的手机与车机即将被彻底重构！
流行的开源人工智能工具 Ollama 完成了 6500 万美元的 B 轮融资，由 Theory Ventures 领投，创始人兼首席执行官 Jeff Morgan 告诉 TechCrunch。Ollama 于 2023 年推出，帮助开发者在其个人电脑上运行开源权重的 AI 模型，让它们在数分钟内即可启动运行。
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
过去一年，开源模型的发布节奏已经快到让人麻木。每次发布，伴随的永远是一组跑分、一张能力雷达图，以及几个“超越某某”的结论。
Liquid AI 近期推出的 LocalCowork，正是直面这一矛盾的产物：单台笔记本，无需云端 API，数据绝不离机。凭借 67 个本地工具、13 个 MCP Servers，配合最新发布的 LFM2.5-8B-A1B 模型，它通过本地调用工具、解释结果以及可审计的工作流，解决了上述难题。
端侧多模态，卷出新天花板。仅1.3B，性能反超，效率翻倍，一张4090就能「爆改」。刚刚，清华系团队面壁智能开源了新一代「小钢炮」MiniCPM-V 4.6，再次证明了在端侧AI领域，中国团队已然站在世界前沿。