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我对苹果为新款iPhone 16 Pro选择8GB内存的决定感到困惑，这款手机将用于运行他们的本地模型。我在Mac Studio和MacBook Pro上使用的几乎所有优秀模型至少都有9B参数，这需要4.5GB的RAM（如果Q4量化）或9GB（如果Q8量化）才能得到足够好的结果。

新款iPhone上只有8GB内存，苹果的智能功能如何运行？顺便说一下，并非所有这些内存都可以用于AI，因为其他应用和操作系统也会占用大量内存。

这告诉我们苹果智能功能使用的本地模型的大小和质量如何？

更新：这个维基百科页面很有信息量。

讨论总结

讨论主要集中在iPhone 16 Pro的8GB RAM配置是否足够支持高质量的本地模型运行。许多用户质疑苹果在如此低的RAM配置下如何实现其AI功能，并与其他高端手机如Pixel 9 Pro和Galaxy S24 Ultra进行比较。讨论中涉及了苹果可能使用的小型模型、适配器技术、低秩适应等优化手段，以及用户对RAM需求的担忧和对未来产品升级的期待。此外，讨论还涉及了苹果的官方文档、技术实现细节、用户体验和电池续航等问题。

主要观点

  1. 👍 苹果的智能功能部分依赖于本地大型语言模型（LLM），但某些功能需要互联网支持。

    • 支持理由：苹果可能使用了经过精心训练的小型模型，这些模型针对特定任务进行了优化，从而在有限硬件上实现高效运行。
    • 反对声音：有用户认为8GB RAM不足以支持高质量的本地模型运行。

  2. 🔥 苹果可能使用了经过精心训练的小型模型，这些模型针对特定任务进行了优化。

    • 正方观点：通过针对性训练和部署，使小型模型在有限硬件上实现高效运行。
    • 反方观点：有用户质疑小型模型的质量和性能。

  3. 💡 适配器（adapters）和低秩适应（LORAs）等技术可能被用于提高模型的效率和性能。

    • 支持理由：这些技术可以帮助模型在有限的硬件资源上实现高效运行。
    • 反对声音：有用户认为这些技术可能无法完全弥补RAM不足的问题。

  4. 👍 苹果的写作工具可能使用了最通用的AI模型，因此表现不佳。

    • 支持理由：用户测试发现苹果的写作工具在模型性能上表现不佳。
    • 反对声音：有用户认为这可能是由于模型未针对特定任务进行优化。

  5. 🔥 未来的硬件升级（如M4 MacBook Pro和iPhone 17 Pro）可能会带来更好的性能。

    • 正方观点：用户期待未来的硬件升级能够解决RAM不足的问题。
    • 反方观点：有用户认为苹果应该在当前产品中提供更高的RAM配置。

金句与有趣评论

  1. “😂 Apple intelligence is only partially offline; some features work with the local LLM, but some features seem to require the internet.”

    • 亮点：指出了苹果AI功能的局限性，部分功能依赖于互联网。

  2. “🤔 This is basically the power of targeted training and deployment- making a small model that can do as many of the required tasks as possible on minimal hardware.”

    • 亮点：强调了针对性训练和部署在有限硬件上实现高效运行的重要性。

  3. “👀 I use Gemma 2 2b q4 on my 8gb ram android. Also, qwen 2.5 0,5b is pretty impressive. It’s only 600mb.”

    • 亮点：分享了在8GB RAM的Android设备上运行本地模型的实际经验。

  4. “😂 Apple will be running a quantized 3B model on device. Not sure what’s baffling you except a rigorous refusal to look up what they’re doing.”

    • 亮点：指出了苹果可能使用量化模型来优化性能。

  5. “🤔 You can use this app to give those models a spin on your iphone: https://apps.apple.com/de/app/pocketpal-ai/id6502579498?l=en-GB"

    • 亮点：提供了一个实际可行的解决方案，通过应用程序在iPhone上运行本地模型。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对苹果技术实现的质疑和担忧，也有对其技术优化手段的认可和期待。主要分歧点在于8GB RAM是否足够支持高质量的本地模型运行，以及苹果是否能够通过技术手段弥补硬件的不足。用户对苹果的产品升级策略有一定的期待和信任，但也对当前产品的RAM配置表示不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：苹果可能利用SSD来辅助运行大型语言模型（LLM），从而减轻RAM的负担。
  • 潜在影响：随着AI技术的普及，用户对RAM的需求将越来越高，苹果可能需要在未来的产品中提供更高的RAM配置以满足市场需求。

详细内容：

标题：iPhone 16 Pro 的 8GB 内存引发热议

近日，Reddit 上一则关于 iPhone 16 Pro 仅配备 8GB 内存的讨论引发了众多关注，该帖子获得了大量的点赞和众多评论。帖子指出，与 Pixel 9 Pro 的 16GB 和 Galaxy S24 Ultra 的 12GB 相比，iPhone 16 Pro 的内存配置显得较低，并质疑在这样的内存条件下，苹果的智能功能如何运行。

讨论焦点与观点分析： 有人认为苹果智能功能部分离线，可能是经过良好训练的小型模型，针对特定任务进行了优化，能在有限硬件上运行。比如有人说：“苹果智能功能只是部分离线，一些功能依靠本地的大语言模型（LLM），但有些功能似乎需要联网。我猜这是一个针对任务领域训练得很好的小型模型。” 也有人提到新 M4 款 MacBook Pro 可能配备 16GB 内存，明年的 iPhone 17 Pro 系列有望拥有 12GB 内存，期待这能提升写作工具的效果。 还有用户表示 8GB 内存够用，如有人说：“我在 8GB 内存的安卓手机上使用 Gemma 2 2b q4，另外，qwen 2.5 0,5b 也相当出色，仅 600MB。我猜 https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct 这个也很不错。”

关于苹果智能功能的运行方式，观点不一。有人认为其在设备上运行的功能很少，是高度专业化的特定任务模型，并非聊天模型；但也有人指出 Siri 的聊天功能可能是本地运行。

同时，讨论中还涉及到苹果与安卓手机在电池续航、系统优化等方面的对比。有人认为苹果手机电池续航差，也有人认为苹果手机质量好、使用体验佳。

总之，关于 iPhone 16 Pro 的 8GB 内存以及相关性能问题，大家各抒己见，讨论热烈。