Дом
Apple использует технологию Gemini от Google для реализации искусственного интеллекта на iPhone
Apple использует технологию «дистилляции знаний» для преобразования огромной облачной модели Gemini от Google в оптимизированный компонент, работающий непосредственно на устройстве iPhone.
Как стало известно 25 марта 2026 года, в рамках обширного соглашения с Google инженеры Apple получили доступ к полной версии модели Gemini в дата-центрах, что позволяет им тщательно анализировать ее внутренние механизмы. Этот стратегический шаг свидетельствует о росте автономности Apple в сфере ИИ, позволяя компании напрямую использовать высококачественные результаты Gemini и ее способность к «цепочке мыслей» для обучения. Имитируя вычислительные процессы большой модели, Apple может разрабатывать более компактные и безопасные собственные базовые модели.

Основным преимуществом такого подхода к дистилляции является значительное снижение требований к аппаратному обеспечению и эксплуатационных затрат, при этом компактная модель сохраняет скорость отклика и точность, сопоставимые с оригинальной Gemini для конкретных задач. Хотя основной задачей команды Apple Foundation Model (AFM) по-прежнему остается оптимизация работы на устройстве, а не создание универсального ИИ, который мог бы напрямую конкурировать с Gemini, эта инициатива значительно укрепляет стратегию Apple в области «интеллекта на устройстве».
Благодаря будущим обновлениям, таким как iOS 26.4, эта дистиллированная модель на устройстве улучшит отзывчивость и конфиденциальность для нативных приложений, таких как Siri. В масштабах всей отрасли «деконструкция и реконструкция» сторонних моделей Apple не только решает проблемы производительности при запуске моделей с большим количеством параметров на мобильном оборудовании, но и указывает на сдвиг в конкурентной борьбе от гонки параметров в облаке к оптимизированному и эффективному выполнению на устройстве.
Связанная статья
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)
Interessant, dass Apple hier auf Googles Modell zurückgreift. Das klingt nach einer pragmatischen Lösung, um schnell eine eigene KI-Kompetenz aufzubauen. Aber irgendwie frage ich mich, ob das nicht die Abhängigkeit von einem Konkurrenten erhöht. Die 'Knowledge Distillation' ist clever, aber wie gut funktioniert das wirklich auf einem iPhone? Die Akkulaufzeit wird sicher eine Herausforderung. 🧐
Apple использует технологию «дистилляции знаний» для преобразования огромной облачной модели Gemini от Google в оптимизированный компонент, работающий непосредственно на устройстве iPhone.
Как стало известно 25 марта 2026 года, в рамках обширного соглашения с Google инженеры Apple получили доступ к полной версии модели Gemini в дата-центрах, что позволяет им тщательно анализировать ее внутренние механизмы. Этот стратегический шаг свидетельствует о росте автономности Apple в сфере ИИ, позволяя компании напрямую использовать высококачественные результаты Gemini и ее способность к «цепочке мыслей» для обучения. Имитируя вычислительные процессы большой модели, Apple может разрабатывать более компактные и безопасные собственные базовые модели.

Основным преимуществом такого подхода к дистилляции является значительное снижение требований к аппаратному обеспечению и эксплуатационных затрат, при этом компактная модель сохраняет скорость отклика и точность, сопоставимые с оригинальной Gemini для конкретных задач. Хотя основной задачей команды Apple Foundation Model (AFM) по-прежнему остается оптимизация работы на устройстве, а не создание универсального ИИ, который мог бы напрямую конкурировать с Gemini, эта инициатива значительно укрепляет стратегию Apple в области «интеллекта на устройстве».
Благодаря будущим обновлениям, таким как iOS 26.4, эта дистиллированная модель на устройстве улучшит отзывчивость и конфиденциальность для нативных приложений, таких как Siri. В масштабах всей отрасли «деконструкция и реконструкция» сторонних моделей Apple не только решает проблемы производительности при запуске моделей с большим количеством параметров на мобильном оборудовании, но и указывает на сдвиг в конкурентной борьбе от гонки параметров в облаке к оптимизированному и эффективному выполнению на устройстве.
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Interessant, dass Apple hier auf Googles Modell zurückgreift. Das klingt nach einer pragmatischen Lösung, um schnell eine eigene KI-Kompetenz aufzubauen. Aber irgendwie frage ich mich, ob das nicht die Abhängigkeit von einem Konkurrenten erhöht. Die 'Knowledge Distillation' ist clever, aber wie gut funktioniert das wirklich auf einem iPhone? Die Akkulaufzeit wird sicher eine Herausforderung. 🧐











