端侧AI经过两年多的发展，大模型正向更轻量化方向演进 。当前 ，3B模型正逐步取代7B模型 ，成为端侧AI应用的主流选择 。
在2025 vivo开发者大会上，vivo发布了专为端侧智能体打造的3B多模态推理大模型 ，该模型具备128K长上下文处理能力 ，极限出词速度超过每秒200个token。OpenAI也持续布局轻量化，不久前推出的轻量语音模型GPT-realtime-mini ，适用于移动端与边缘设备 。
展望未来 ，手机AI与操作系统的深度融合，将为用户打造高度“个人化 ”的服务体验 。然而，实现这一愿景也对手机的算力、内存和功耗提出了更高要求。此外 ，端侧AI还需进一步融入日常刚性场景 ，并解决安全授权等行业标准不完善等问题 。
端侧大模型从7B走向3B
vivo AI全球研究院院长周围在接受《科创板日报》采访时表示，今年vivo重点聚焦于3B模型上进行各种多模态的实现和聚合 。相较13B和7B模型 ，3B模型所占用的内存更少 ，对高端机性能影响更小。
“去年我们做了13B和7B端侧模型的实现，发现其实只有7B勉强能上线 ，但是7B模型在手机上跑得不太理想 ，因为占的内存比较大。直到今年发现3B端侧模型效果不错，我们把内存做到只占2G ，并大幅度增强推理能力 ，几乎可以用于做意图中控和任务拆解的中台 。 ”
除了3B模型外，vivo还在探索更低功耗的1B模型 。“3B的模型在运行时要750毫安（功耗）。而端侧大模型对手机的应用远比我们想象要广得多 ，需要一个大模型24小时都在线 ，实现对本机的实时监测和记忆，这可以交给1B模型 。”
周围透露，vivo正在推动图像识别 、声音识别 ，包括同传 、方言识别等全部端侧化 ，这对于手机内存提出了更高的要求 。“端侧化有一个问题，就是平台的算力要够 ，内存配置要够 ，至少达到8G以上的配置。如果4G内存的中低端手机，用户可能用的是云端功能 ，而云端功能在某种意义上是要消耗大量的成本 。 ”
模型参数量与性能指标如何取得平衡？
一名手机业内人士表示 ，大模型落地到端侧，最关键的难点在于模型的参数量与性能指标之间的平衡 。“手机端的硬件资源非常有限 ，包括芯片算力、内存都很有限。而手机的功耗也是非常重要的指标 。模型参数量越大 ，就意味着消耗的计算量越大，对功耗也就越高 。 ”
“如何平衡模型效果与手机上的这些体验指标 ，是一大问题。如果把模型参数量选的非常大 ，那么计算量就很高，直接带来的问题是速度变慢，用户体验的延迟就会非常久 。另外 ，内存占用也会很大 ，比如7B模型的内存占用可能在 3-4GB 左右，这会导致系统的流畅性会受到一些影响 ，功耗随之升高 ，手机掉电非常快，发热也会变严重 。”上述业内人士称。
《科创板日报》注意到 ，为了推动AI落地 ，苹果最新发布的iPhone 17系列的Air 、Pro 、Pro Max三款机型升级至12GB，以实现更强大的端侧AI支持。
IDC中国研究经理郭天翔表示 ，手机厂商这几年已逐渐从最开始的7B端侧模型 ，转换到3B模型，原因就在于该量级的模型对算力的要求、功耗 、输出速度等可以获得更好的均衡 。
AI与操作系统逐步融合
除了vivo外 ，OPPO 、荣耀等厂商也在积极推动端侧AI的落地 。荣耀在今年7月发布的Magic V5是搭载了阿里通义大模型和飞猪旅行、高德地图等AI智能体手机。
周围认为 ，端侧AI的终局是Agent（智能体） 。vivo希望进一步深化AI和操作系统的融合，深度理解用户个人情景和偏好，创造“个人化 ”服务体验 。
vivo AI产品总经理关岩冰透露 ，目前正在与高德、百度 、支付宝 、飞猪等互联网企业在智能体方面开展合作 ，未来一个月原系统 6（OriginOS 6）会有大量智能体逐步上线。
不过，智能体在安全授权方面仍存在权责界定不清的问题 ，尤其在用户隐私保护、数据使用规范以及权限边界划分等方面尚缺乏明确标准 ，相关行业规范仍有待逐步建立与完善 。
“当智能体，特别是手机智能体要做任务的时候 ，如果只做厂商自己的功能和应用 ，比如说秀一下是否流畅 、调一下亮度 、连接一下Wi-Fi 。都没有问题，但是想跨应用 ，那么安全授权的标准仍有待探讨。我们作为终端厂商 ，也在积极推动行业标准的建立 。 ”周围说 。
此外，关岩冰也坦言 ，智能体在响应用户需求方面 ，尚未能有效解决用户的实际问题。“我们正将资源和精力集中于为用户解决问题的场景上，并持续加大投入 。”
郭天翔认为，端侧模型的应用将主要通过Agent来体现 ，但是对于消费者来说使用感知依然不是特别明确 ，并没有完全融入到日常的刚性使用场景中 。他表示，未来手机AI 将与 OS完全融合 ，由一个经过训练的个性化的私人Agent作为手机使用者的助手 ，可以给使用者主动提出建议，执行多重复杂任务。
（文章来源：科创板日报）
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