软件先容

机机桶机机使用指南

第一步：导入文件

翻开软件，
，
，，点击"?添加 机机桶机机"按钮，
，
，，从电脑中选择《机机桶机机》文件，
，
，，或直接将其拖拽至软件界面中。。。

第二步：设置剖析

软件会自动识别并剖析导入的文件，
，
，，您可凭证界面提醒选择所需的生涯路径或下载名堂。。。

第三步：最先下载

确认无误后，
，
，，点击"最先下载/处理"按钮。。。期待进度条读取完毕，
，
，，即可在设定的文件夹中审查下载好的正版文件。。。

端侧AI三强对决：苹果认输、谷歌死磕、中国堆参数，
，
，，谁赢了？？，
，
，，机机桶机机

6 月的第二周，
，
，，全球科技圈被三件事同时轰炸。。。

北京时间 6 月 9 日破晓，
，
，，蒂姆·库克以 CEO 身份主持最后一届 WWDC，
，
，，Siri 迎来 2011 年降生以来最大规模重构，
，
，，自力 App、对话式交互、底层模子切换至谷歌 Gemini。。。

不到 48 小时前，
，
，，谷歌 Pixel 10 系列仍在一连发酵，
，
，，Tensor G5 芯片首次由台积电 3nm 代工，
，
，，TPU 提升 60%，
，
，，Gemini Nano 常驻端侧，
，
，，实时翻译、屏幕明确、语音转录所有外地执行。。。

而在此之前的 3 月，
，
，，一个险些被英文媒体忽略的事务爆发了：小米 MiMo-V2 Pro 端侧大模子正式上线，
，
，，MiMo-V2 Pro总参数凌驾1万亿（1T），
，
，，激活参数420亿，
，
，，AI 文案天生只需 2 秒。。。同月，
，
，，海内主流手机厂商整体突破端侧千亿参数关卡，
，
，，搭载千亿端侧大模子的手机出货量突破 2000 万台。。。

三条平行线在统一时空交汇，
，
，，端侧 AI 的蹊径之争，
，
，，正在 2026 年 6 月迎来最终对决。。。

模子搭载：三种哲学，
，
，，三条蹊径

端侧 AI 这条赛道上，
，
，，苹果、谷歌和中国厂商选择了完全差别的底层哲学。。。

苹果选择了“投降式相助”，
，
，，Siri 重构的焦点不在于交互界面，
，
，，而在于底层模子架构的戏剧性转向。。。苹果在 WWDC26 正式推出 Foundation Models Framework 升级版，
，
，，将其从一个关闭的端侧模子接口，
，
，，改为一个统一语言模子路由层，
，
，，开发者可以挪用苹果自研端侧模子、Private Cloud Compute 云端模子，
，
，，以及谷歌 Gemini（1.2 万亿参数，
，
，，需至少 12GB 内存）和 Anthropic Claude 品级三方模子。。。

翻译成明确话：苹果不自己做大模子了，
，
，，它做分发。。。

苹果与谷歌已确认告竣多年相助，
，
，，下一代 Apple Foundation Models 将基于 Gemini 模子和云手艺构建。。。据多家媒体报道，
，
，，苹果每年向谷歌支付的相助金额约为 10 亿美元。。。同时，
，
，，苹果正在测试 Extensions 系统，
，
，，允许用户将 ChatGPT、Claude、Qwen、Kimi 等设为 Siri 的默认应答引擎。。。

这不是“苹果终于有 AI 了”的故事。。。这是“苹果认可自己做不出最好的大模子，
，
，，以是把所有能打的都请进门”的故事。。。

谷歌选择了“笔直整合”，
，
，，Pixel 10 搭载的 Tensor G5 是谷歌第一次彻底挣脱三星代工、转投台积电 3nm 的产品。。。CPU 性能较 G4 提升 20%-35%，
，
，，TPU（谷歌的 NPU 等效单位）提升高达 60%。。。更主要的是，
，
，，这是首款搭载最新 Gemini Nano 模子的芯片，
，
，，谷歌将端侧 AI 能力直接写进了硬件层面。。。

Gemini Nano 在 Pixel 10 上常驻运行，
，
，，无需联网即可完成上下文建议、文本摘要、实时翻译、语音增强和媒体处理。。。谷歌的蹊径是从模子到芯片到应用的全栈自研，
，
，，大模子是我的，
，
，，芯片是我的，
，
，，操作系统是我的，
，
，，手机也是我的。。。这条路，
，
，，只有谷歌走得通。。。

中国厂商选择了“参数军备”，
，
，，2026 年 3 月，
，
，，小米 MiMo-V2 系列正式宣布，
，
，，MiMo-V2 Pro总参数凌驾1万亿（1T），
，
，，激活参数420亿。。。通过 4-bit 极致量化和希罕混淆架构，
，
，，模子体积从数百 GB 压缩至 5GB 以内。。。；；；梓 9010、OPPO、vivo 的旗舰机型同期实现了千亿模子外地运行。。。

但这仅仅是手机厂的故事，
，
，，芯片层面，
，
，，联发科天玑 9300 的 APU 790 已支持最高 330 亿参数大模子端侧安排，
，
，，通义千问完成适配；；；；天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，
，
，，目的是能够在端侧稳固运行更大规模模子。。。高通骁龙 8 Gen 5 NPU 正在推动新一代端侧 AI 体验。。。阿里、字节、阶跃星辰、腾讯混元（HY-1.8B-2Bit，
，
，，仅占 600MB 内存，
，
，，天生速率提升 2-3 倍）各自推出端侧模子方案。。。中国手机 AI 的模子供应，
，
，，已经进入“百花齐放”阶段。。。

一个事实是，
，
，，参数最多的一方，
，
，，恰恰是手艺话语权最弱的一方。。。 苹果不拼参数，
，
，，拼的是全球约 2.4 亿部 iPhone 年出货量背后的换机周期撬动能力。。。谷歌不拼参数，
，
，，拼的是从芯片到应用的不可复制笔直整合。。。中国厂商的参数军备，
，
，，实质上是用“看得见的数字”填补“看不见的生态”差别。。。这条路能走多远，
，
，，取决于端侧真实体验能否匹配参数表的震撼。。。

端侧能力：离线场景才是真正的试金石

讲完了底层模子，
，
，，我们来看最直接的问题：断网之后，
，
，，这些手机还醒目什么？？

屏幕明确方面，
，
，，OPPO 暂时领跑，
，
，，在 PConline 2026 年 4 月宣布的十三品牌手机 AI 横评中，
，
，，ColorOS 16 的智能助手拿到满分 5 分。。。其“AI 一键闪记”功效可以在 30 分钟内将视频内容压缩为 3-5 个结构化要点，
，
，，召回率超 85%。。。苹果 Siri 的屏幕感知能力紧随厥后（4 分），
，
，，但国行版功效阉割严重。。。小米超等小爱的“一步直达”具备跨应用精准跳转能力，
，
，，直接跳转订单详情页作废订单，
，
，，而不但仅是停留在应用首页，
，
，，拿到了 4.5 分。。。Pixel 的 Gemini Nano 在手艺上最强（4.5 分），
，
，，但海内因谷歌服务不可用，
，
，，现实体验险些为零（海内得分 2 分）。。。

离线对话是中国厂商意外占优的战场，
，
，，小米 MiMo-V2 Pro 在断网状态下，
，
，，文案天生速率做到了 2 秒，
，
，，和联网时体验完全一致。。。所有数据不上传、不缓存、不被训练。。。

苹果 Siri 的离线能力高度依赖芯片代际，
，
，，需要 A17 Pro 或 M1 以上才华运行完整的端侧 AI 功效。。。但纵然是最新芯片，
，
，，也面临一个物理瓶颈：当 NPU 试图长时间运行 3B+ 参数目的端侧模子时，
，
，，整机功耗会迅速突破 6W 红线，
，
，，导致机身发烫和屏幕强制降亮度。。。苹果为了保续航，
，
，，牺牲了端侧模子的能力上限。。。

谷歌 Gemini Nano 在 Pixel 10 上做到了真正的“常驻端侧”，
，
，，实时翻译、录音转写、智能来电过滤所有外地执行。。。但笔者必需加上一个残忍的注脚：Pixel 在海内是一台半残的手机，
，
，，谷歌服务不可用，
，
，，基带兼容性是硬伤，
，
，，保修需寄境外。。。“买 Pixel 是为了研究 AI，
，
，，不是为了过日子”。。。这是 Pixel 用户的真实写照。。。其年出货量仅有 1000 万-1300 万台级别，
，
，，在全球智能手机市场中被归入“其他”种别。。。

实时翻译方面，
，
，，谷歌最强，
，
，，但国产不弱，
，
，，三星 Galaxy AI 的实时翻译在出国场景中体现精彩。。。Pixel 的 Voice Translate 可以在通话中突破语言障碍。。。中国厂商并未落伍，
，
，，OPPO、vivo、小米的系统级翻译大多集成在智能助手中，
，
，，体验日趋成熟。。。差别不在于能不可翻，
，
，，而在于翻译的上下文准确度和多语种笼罩。。。

图像天生与编辑是中国厂商正在界说新标准的维度，
，
，，也是本轮比照中差别最大的一个。。。ColorOS 16 的“极光引擎”通过 NPU 推理管道共享，
，
，，将 AI 消除耗时降低 40%，
，
，，且消除后自动剖析光源偏向、色温实时补光，
，
，，一步到位。。。在 2026 年 4 月的横评中，
，
，，ColorOS 的 AI 消除拿到满分 5 分。。。苹果 iOS 26 的 CleanUp、Reframe、Extend 三件套外洋版很强，
，
，，但国行功效阉割严重，
，
，，现实体验打七折（3 分）。。。；；； HarmonyOS 6 原生甚至没有一键 AI 消除，
，
，，需要借助第三方 App（2.5 分）。。。

国产手机在 AI 图像处理上的领先，
，
，，实质上是一个“接地气”的故事，
，
，，他们比苹果和谷歌更明确中国用户拍了什么（麋集人群、重大光照、玻璃反光），
，
，，也更愿意在消除/美化这个最卷的单点上投入资源。。。不是手艺更先进，
，
，，是场景更懂。。。

功耗与续航：端侧 AI 的物理天花板

功耗是所有端侧 AI 叙事的最终约束。。。

苹果这边，
，
，，性能足够，
，
，，但热到降频，
，
，，A18 Pro 的 Neural Engine 纸面算力足够强盛（A18 Pro 首发台积电 N3P 3nm，
，
，，CPU 性能较 A17 Pro 提升 15%，
，
，，能效提高 20%），
，
，，但苹果从未果真过手机端 Neural Engine 的详细 TOPS 值。。。真正的问题出在能效比，
，
，，当端侧模子一连运行时，
，
，，发热是死敌。。。前述剖析指出，
，
，，运行 3B+ 参数模子时功耗突破 6W，
，
，，触发降亮度、降频。。。苹果在 iOS 27 中宣称内存占用镌汰 20%、日常续航延伸 1-2 小时，
，
，，但这更多是系统优化的收获，
，
，，而非端侧 AI 效率的质变。。。

苹果选择用“分层执行”来规避功耗天花板，
，
，，简朴使命端侧跑，
，
，，重大使命抛给 Private Cloud Compute 或云端 Gemini。。。这很智慧，
，
，，但也意味着苹果端侧 AI 的能力上限被功耗卡住了脖子。。。

谷歌靠 3nm 救场实现了能效翻身，
，
，，Tensor G5 转投台积电 3nm，
，
，，终于解决了 G4 时代最被诟病的能效问题。。。CPU 性能提升 20%-35%，
，
，，但 Geekbench 6 多核跑分仅 5598，
，
，，AnTuTu 10 约 141 万分，
，
，，这约莫是骁龙 8 Gen 2 的水准。。。GPU 更是短板，
，
，，3DMark Wild Life Extreme 仅约 19 FPS（Pro 机型），
，
，，远低于骁龙 8 Elite 机型。。。

但谷歌的战略差别，
，
，，Tensor G5 不是为跑分设计的，
，
，，是为 Gemini Nano 设计的。。。台积电 3nm 让 G5 “运行更凉爽、更稳固”，
，
，，16GB 内存和均热板包管了一连 AI 使命不降频。。。功耗数据官方未果真，
，
，，但多家评测指出，
，
，，Pixel 10 在日常场景中终于做到了“全天续航不焦虑”。。。

中国厂商则依赖骁龙 + 天玑组成能效双雄，
，
，，国产 AI 手机绕开了自研芯片的深坑，
，
，，直接站在高通和联发科的肩膀上。。。天玑 9300 的 APU 790 支持 330 亿参数端侧运行，
，
，，天生式 AI 处理速率是上代的 8 倍。。。天玑 9600 预计 2026 年 9 月登场，
，
，，目的直指骁龙 8 Elite Gen 6。。。

功耗层面，
，
，，2026 年的旗舰骁龙和天玑芯片在台积电 3nm/4nm 制程下，
，
，，AI 推理能效比已大幅优化。。。搭载这些芯片的国产手机，
，
，，在端侧 AI 功效全开的情形下，
，
，，普遍能做到一天一充。。。但笔者需要指出：当国产厂商宣传“1200 亿参数端侧运行”时，
，
，，这些模子不是常驻运行的，
，
，，它们通过智能调理机制，
，
，，在不必时自动压缩、用时快速叫醒。。。这和谷歌 Gemini Nano 的“常驻端侧”是两种差别的手艺蹊径。。。

生态适配：苹果的护城河 vs 谷歌的孤岛

若是前三轮是手艺对决，
，
，，这一轮是商业模式的最终较量。。。

苹果最被低估的杀手锏是 App Intents，
，
，，WWDC26 真正值得关注的手艺宣布，
，
，，不是 Siri 自力 App，
，
，，而是 App Intents 框架。。。它实质上是一个标准化的工具挪用层，
，
，，开发者通过标准化 schemas 将应用内容接入 Spotlight 语义索引，
，
，，将应用功效开放给 Siri AI 挪用。。。若接入速率足够快，
，
，，苹果有时机将 App Store 中数百万应用转化为 Agent 可挪用的 Skills，
，
，，形成类似移动互联网时代 App Store 的新一轮生态锁定。。。

再加上 Foundation Models Framework 的 Dynamic Profiles 功效（允许统一会话内动态切换模子、工具和指令），
，
，，苹果正在构建的不但是一个语音助手，
，
，，而是一个模子路由 + Agent 编排平台。。。第三方 AI 模子的 Extensions 系统意味着，
，
，，用户可以在 Siri 中选择 Gemini、GPT、Claude、Qwen、Kimi 等作为默认引擎，
，
，，苹果不生产最好的大模子，
，
，，但它控制着你用什么模子。。。

谷歌的情形是手艺最强，
，
，，但生态最孤，
，
，，Pixel 的 Gemini 生态在北美和欧洲无敌，
，
，，Google One AI Premium 订阅（购置 Pixel 10 免费送一年）、Gmail/Calendar/Maps/Photos 的深度 AI 整合、Android 系统级的 Gemini Nano API 对所有开发者开放。。。但这一切在海内归零。。。Pixel 年出货量仅 1000 万-1300 万台，
，
，，在全球智能手机市场份额统计中被归入“其他”，
，
，，手艺标杆再高，
，
，，也改变不了它是一个小众产品的现实。。。

中国厂商数目取胜，
，
，，但深度不敷，
，
，，中国手机 AI 生态的一个显著特征是“多而散”。。。小米有 MiMo + 超等小爱 + miclaw 智能体，
，
，，OPPO 有 ColorOS AI + 极光引擎，
，
，，vivo 有蓝心小 V，
，
，，荣耀有 Magic Live，
，
，，华为有小艺 + 鸿蒙跨装备协同，
，
，，每一家都有自己的助手、自己的模子、自己的 API。。。在横评中，
，
，，HarmonyOS 6 的跨装备协同被评为国产最强，
，
，，OPPO 的 ColorOS 16 在单机 AI 体验上拿满分，
，
，，但各家生态互不买通，
，
，，开发者需要为每一个平台单独适配。。。

从第三方手艺接入数目来看，
，
，，苹果的 App Store 生态厚度无可匹敌。。。中国厂商现在仍处于“自己做应用、自己调 API”的阶段，
，
，，阶跃星辰的 GUI-MCP 开放协议（宣称“短至 10 分钟即可安排一台有 Agent 能力的手机”）代表了从关闭走向开放的趋势，
，
，，但距离苹果级别的生态网络效应尚有显著差别。。。

2026 年中国新一代 AI 手机出货量预计抵达 1.47 亿台，
，
，，首次突破 50% 的渗透率。。。这个数字背后意味着，
，
，，中国 AI 手机的战场已经不但是手艺，
，
，，而是谁能率先将端侧 AI 能力开放为真正的开发者生态。。。现在来看，
，
，，没有一家真正做到了。。。

终局判断：三种终局，
，
，，一个偏向

回到问题的问题，
，
，，端侧 AI 三强对决，
，
，，谁是赢家？？

笔者的判断是：短期内苹果赢在生态，
，
，，谷歌赢在手艺，
，
，，中国厂商赢在规模。。。但恒久来看，
，
，，三方正在殊途同归。。。

苹果用“投降 + 路由”的战略，
，
，，把 Gemini、Claude、GPT 所有纳入 Siri，
，
，，实质上放弃了自研最强模子的竞赛，
，
，，转而押注终端入口和隐私架构的不可复制性。。。这很苹果，
，
，，不追求单点最优，
，
，，追求系统最优。。。

谷歌用“笔直整合”的战略，
，
，，从芯片到模子到应用一手包办，
，
，，Gemini Nano + Tensor G5 + Android 的三位一体在端侧 AI 体验上有时机做到最流通。。。但 Pixel 的硬件体量太小，
，
，，年出货量仅万万台级别，
，
，，比照苹果 2.3 亿部和中国 AI 手机 1.47 亿台年出货量，
，
，，谷歌的端侧 AI 更可能是一个“手艺标杆”而非“市场赢家”。。。

中国厂商用“参数 + 场景”的战略，
，
，，率先将千亿模子压进手机，
，
，，在最卷的 AI 消除、离线对话、跨应用操作上打磨出切实可用的体验。。。但参数军备的边际收益正在递减，
，
，，当 1200 亿参数的模子在 99% 的场景中与 300 亿参数体现无异时，
，
，，“更大”就不再是更好的同义词。。。

真正决议端侧 AI 终局的因素，
，
，，不是参数，
，
，，不是 TOPS，
，
，，不是谁接入的第三方模子更多，
，
，，而是谁能在不烧穿电池的条件下，
，
，，让 AI 成为用户天天都要用、离不开的工具。。。 从这个标准来看，
，
，，这三家到今天还没有任何人真正拿到资格赛的入场券。。。

当 Siri 等了 15 年终于向 Gemini 垂头，
，
，，当中国手机在参数表上把硅谷巨头按在地上摩擦，
，
，，当谷歌把一颗训练了十年的 AI 大脑塞进 5 寸屏幕，
，
，，端侧 AI 的战争早已逾越了手艺之争。。。它真正的命题是：在口袋这个最终战场上，
，
，，谁先界说“智能”的日常形态。。。而谁人界说权，
，
，，三强争了三年，
，
，，至今无人真正到手。。。

（本文首发钛媒体APP，
，
，，作者 | AGI-Signal，
，
，，编辑 | 赵虹宇）