前沿研究
7B模型进手机，联发科和高通还差哪一步
Arm正推动移动AI从单点算力竞争转向整套计算栈协同。对联发科和高通来说，7B模型能否进入手机，关键还要看内存占用、软硬件适配和系统调度，现有公开材料尚不足以判断谁会率先落地。
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关键词：手机
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前沿研究
前沿研究
Arm 更新移动 AI IP 后，手机厂开始重算端侧模型能跑多大
Arm 在 2026 年 6 月更新移动 AI 架构路线图后，旗舰手机端侧大模型的参数竞赛被按下暂停键。厂商宣传的“百亿参数端侧运行”在功耗墙、内存带宽和实际可用容量面前，需要重新算账。本文拆解 2026 年下半年旗舰
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产业动态
Arm更新移动AI思路，手机端侧模型该重算哪些账
苹果把AFM 3 Core Advanced做到约200亿参数，却通过稀疏架构控制单次推理的激活规模。结合Arm对CPU、GPU、NPU协同的强调，手机端侧选型需要重新评估实际计算量、部署适配和任务调度。
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前沿研究
端侧AI不只看跑分，还要过相册和输入法这关
荣耀用低bit量化缩小模型、提高推理速度，Nexa AI则试图降低跨芯片部署成本。端侧AI能否真正进入手机日常，还要看相册搜索、输入法和离线翻译是否够快、够稳，也不能太耗电。
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技术应用
蚂蚁集团把 AI 风控塞进端侧之后，交易延迟和数据隐私怎么平衡
蚂蚁集团将风控模型部署至手机端，单笔推理延迟压至8毫秒，但高频支付场景下误拒率爬坡、隐私预算耗尽与设备覆盖率不足仍是硬约束。本文拆解端侧AI风控在支付与信贷场景下的真实工程账。
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前沿研究
Arm加速端侧AI，手机推理延迟仍缺一个可靠数字
Arm正把SME2扩展到更多CPU平台，并强调内存、功耗和持续运行能力。但现有公开素材没有给出7B模型首Token延迟，也不足以证明手机端已达到150—300毫秒。
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产业动态
Arm把端侧AI芯片的焦点拉回内存与系统设计
端侧大模型进入手机和PC后，芯片性能已不能只看TOPS。Arm推出Lumex CSS并引入SME2，试图从CPU、GPU、系统IP和数据搬运入手，缓解算力、内存与功耗之间的牵制。
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前沿研究
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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技术应用
Arm端侧AI能效，先别急着谈实测
公开素材还不足以支撑“2026下半年真实功耗实测”的说法。更可靠的看点是，Arm、苹果等厂商正在把端侧AI竞争从模型压缩，推向芯片、运行时、工具链和设备场景的协同。
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AI 工具箱
旧手机跑视频模型，15秒等了38分钟
用一台骁龙8 Gen3、12GB内存的小米14 Pro实测Wan2.1 1.3B量化版：生成15秒720p短片耗时38分12秒，峰值内存8.7GB，温度接近70℃。它还谈不上好用，但本地跑通已经不是空想。
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