AI 实操指南
旧手机跑端侧大模型，量化和调度怎么选
把 Qwen2.5-3B-Instruct 或 Llama-3.1-8B 放进 iPhone 13、Redmi Note 12 Pro+，卡点通常落在内存、算子支持和持续发热。旧设备可先用 INT8 建立基线，再按内存压
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关键词：发热
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前沿研究
端侧7B大模型跑通后，手机厂商不敢说的内存与发热账单
2026年夏天，7B大模型在旗舰机上跑通已成常态，但内存占用和发热问题远比宣传复杂。实测三款旗舰机在连续对话下的内存与掉电数据，拆解手机厂商为了保住轻薄设计，在NPU调度策略上做的妥协。端侧AI的真实代价，才刚刚浮出水面
阅读全文Android端侧大模型落地：先管住内存、NPU和温度
把大模型装进Android App，跑通只是起点。真正影响体验的是模型加载、内存复用、NPU回退和持续发热。围绕这些工程问题，梳理一套更稳妥的端侧部署思路。
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前沿研究
iPhone 17 Pro跑端侧AI，快在哪又卡在哪
在iOS 26与iPhone 17 Pro上，Apple Intelligence处理摘要等本地任务已经足够快，但遇到图像、多步推理和跨应用操作，仍会受到云端依赖、发热与权限限制。
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前沿研究
端侧大模型跑分神话破灭：2026年旗舰手机的AI算力到底够不够用？
2026年旗舰机宣称的“本地运行”面临严峻考验。实测发现，即便搭载最强NPU，10B+模型在高负载下依然触发降频，发热导致体验断崖式下跌。真正的差距不在参数大小，而在软硬件协同与稀疏架构。
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前沿研究
AI眼镜卖得更快，发热和隐私仍在拖后腿
2026年一季度，全球智能头戴设备市场同比增长83%，无显示屏智能眼镜增速达到210%。市场热度已经起来，但端侧计算带来的功耗、散热和续航压力，以及摄像头进入公共空间后的隐私争议，仍决定着AI眼镜能否从新鲜设备变成日常用
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产业动态
前沿研究
AI 工具箱
AI手机别只盯着跑分看
OPPO在2025年世界人工智能大会展示了200 token/s端侧模型能力，也把AI手机的真实考题暴露出来：峰值速度之外，NPU调度、量化部署、发热控制和端云协同，才决定它能不能长期好用。
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前沿研究
前沿研究
端侧模型功耗红线再收紧，14B参数如何塞进中端机
骁龙8 Gen5实测跑14B模型发热严重，但6月落地的混合精度量化与稀疏激活技术，已把内存压到5.8GB、推理功耗控在3.2W。两条算法路径叠加后，中端机本地跑大模型不再是噱头，只是加载那5秒的等待仍是工程上的最后一公里
阅读全文端侧AI手机首发实测：骁龙8 Gen5运行14B模型的日常卡顿吗
搭载骁龙8 Gen5的旗舰机已上市，我们断网实测了一周14B参数模型的本地推理。响应7.8秒、续航缩水三成、发热可控但持久战会降频。本文给出速度、功耗和隐私的真实数字，并对比云端API，明确判断普通用户当前是否值得为端侧
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