随着新 iPhone 已经进入发布倒计时，中国用户也不免再次关心起这个问题：
国行 Apple Intelligence 到底能不能用？
据路透社 8 月 14 日独家报道，苹果已经针对中国市场训练了一款大型语言模型。三名知情人士透露，这款模型由苹果与阿里巴巴共同开发，阿里还为模型训练提供了支持。
苹果和阿里均未回应置评请求。 随着新 iPhone 已经进入发布倒计时，中国用户也不免再次关心起这个问题：国行 Apple Intelligence 到底能不能用？
这可能跟大家对国行 AI 的 猜测有所不同。此前披露的方案苹果主要依赖中国合作伙伴提供模型能力。阿里千问将被集成到中国版 Apple Intelligence，百度技术也会参与部分功能。
现在，苹果自己的中国专属模型也进入了这套系统。好家伙，国行 Apple Intelligence 背后可能同时存在苹果模型、千问以及百度提供的技术。
苹果自己的模型，意味着什么？
「苹果自己的模型」很容易被理解为自研模型，实际上这并不意味着所有训练工作都由苹果独立完成，模型也不一定从随机参数开始训练。
在今年 WWDC 上苹果正式发布了新一代 Apple Intelligence，其中模型就是和 Google 基于 Gemini 模型和 Google 云技术联手训练的，而非最大家早以为的，将 Gemini 直接塞进 iOS。
苹果将这套模型命名为第三代 Apple Foundation Models，也就是 AFM 3。
苹果负责确定模型架构、产品能力、训练流程、隐私机制和软硬件适配，Google 提供模型技术、云端算力和部分基础设施。
阿里为苹果中国专属模型提供训练支持，很有可能也是这种模式。
其中很多环节阿里可以覆盖，包括中文语料处理、训练基础设施、本地知识增强、安全对齐、模型评测以及合成数据生成，都可能需要阿里的技术和资源。
苹果也可能利用成熟模型产生训练数据，再把部分能力迁移到适合端侧运行的小模型中。不过路透没有披露中国模型的基础权重来源，也没有确认它是否基于 Qwen 开发。
目前能够确认的只有两点，苹果拥有一款面向中国市场的专属模型，阿里参与了开发和训练。
苹果在中国训练模型的技术方向，早就剧透了
参考苹果今年公开的 AFM 3 技术资料，我们大致也可能推理出苹果在中国训练的模型会是什么样子。
苹果 AFM 3 是一个包含 5 款模型的家族。
AFM 3 Core 是一款 30 亿参数的端侧稠密模型，主要处理延迟敏感、能够在本地完成的任务。
AFM 3 Core Advanced 拥有 200 亿总参数，采用稀疏激活架构。每次请求只会激活其中 10 亿至 40 亿参数。
传统混合专家模型通常会在生成每个 Token 时重新选择专家。这种方法放在云端服务器上问题不大，手机却会受到内存容量和数据传输速度的限制。
AFM 3 Core Advanced 使用苹果提出的 Instruction-Following Pruning 技术。
完整模型权重保存在 NAND 闪存中。模型收到指令后，先根据整条请求选择需要运行的专家权重，再将相关部分加载进 DRAM。
生成过程中，模型只在必要时重新选择专家。
架构中还有一组始终参与计算的共享专家，负责稳定处理通用能力。其他路由专家根据任务类型动态加载。
这样一来，设备可以保留 200 亿参数的能力范围，同时将单次请求的计算量和内存占用控制在较低水平。
通知摘要、文本改写和简单问答，可以使用较少的激活参数。复杂上下文、语音处理和跨应用请求，则可以调用更多参数。而同一款模型会根据任务调整实际运行规模。
对中国专属模型来说，这种架构有很强的现实意义。
苹果需要提高中文理解和生成能力，又不能让模型体积、内存占用和耗电量明显增加。如果中国模型沿用类似设计，苹果可以把更多中文处理留在设备端完成。
此外 AFM 3 家族另外包含 3 款服务器模型。
AFM 3 Cloud 负责常规云端任务。它采用改进后的 Parallel-Track Mixture-of-Experts 架构，重点增强多模态理解、长上下文记忆和复杂请求处理。
ADM 3 Cloud 专门处理图像生成、图片编辑和 Genmoji。
AFM 3 Cloud Pro 面向复杂推理和 Agent 工具调用，也是 AFM 3 家族中能力最强的模型。
Cloud Pro 运行在 Google Cloud 的 NVIDIA GPU 上，同时被纳入苹果的 Private Cloud Compute 体系。
苹果宣称，当请求进入 Private Cloud Compute 时，用户数据不会被保存，也不会向苹果或其他机构开放。
不过，中国版云端模型将部署在哪里，是否会完整采用同一套 Private Cloud Compute 架构，目前没有公开信息。
这部分会直接影响国行 Apple Intelligence 的隐私说明、响应速度和可用功能。
注意看苹果的训练流程，AFM 3 的不同模型会先共享一个通用基础，再针对端侧、云端、语音、图像和复杂推理等用途分别训练。
预训练完成后，模型还会接受监督微调、多阶段强化学习和量化感知训练。
最后一步是硬件优化。端侧模型会针对 Apple 芯片调整，Cloud Pro 则针对 NVIDIA GPU 优化。
苹果公开的训练数据包括公共数据、授权或购买的数据、开源数据、专项研究数据和合成数据。苹果也明确表示，用户的私人个人数据和用户交互记录不会被用于训练基础模型。
虽然还不知道苹果这些模型怎么分工，但 APPSO 推测国行 Apple Intelligence 更可能采用多模型调度。
文本摘要、写作辅助、屏幕理解等任务，可以优先由端侧模型处理。需要更大计算量的请求，可能进入苹果控制的云端模型。
涉及外部知识或特定生成能力时，系统还可以调用千问。用户无需理解后端模型的区别，系统会根据任务内容、设备状态、网络环境和隐私要求选择处理路径。
这套分工与苹果现有的端云协同框架相符，但具体实现仍有待苹果确认。
尤其值得注意的是，上周苹果此前曾短暂发布一份中文支持指南。
指南介绍了中国大陆 Mac 用户如何将千问连接到 Siri 和写作工具。随后，页面被删除，苹果也没有解释原因。
这份文件表明，千问可能会以明确的外部模型入口进入苹果系统。
它是否还会参与内置功能，是否需要单独授权，以及与苹果专属模型如何切换，或许要等到上线之后才会知道了。
购买同一代 iPhone，用的还是同一款产品吗
今年 7 月，国家网信办公布了新增的 7 款手机端侧生成式人工智能服务备案信息。
「Apple 智能」出现在名单中。官方备案公告确认，苹果已经跨过了中国市场最关键的合规环节。
公告没有提供正式上线日期，也没有披露对应的 iOS 版本和设备名单。
路透获得的信息是，Apple Intelligence 预计将在未来几个月内，随一次 iOS 系统更新进入中国市场。
苹果此前已经宣布，iOS 27 和新一代 Apple Intelligence 将在今年秋季推出，Siri AI 会在今年晚些时候先以测试版开放。
苹果在 WWDC 26 期间仍表示，这些新功能不会立即进入中国市场。
国行 Apple Intelligence 与新 iPhone 同步上线的概率看起来不大。苹果也可能先发布硬件，再通过后续的 iOS 27 更新开放相关功能。
目前全球版本的 Apple Intelligence 支持 iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max 和 iPhone 16 系列及后续机型。中国版的设备支持也是未知数。
现有设备能否首批获得完整功能，可能取决于端侧模型对内存、存储空间和芯片算力的要求。
不同功能也可能分批推出，端侧写作工具已经完成备案，不代表新的 Siri AI、复杂 Agent 能力和全部云端功能会在同一天开放。
过去，iPhone 在各地区的差异主要体现在少数硬件规格和网络服务上。
但 AI 的出现改变了这种情况。两台使用相同芯片、运行相同 iOS 版本的 iPhone，可能因为模型、云端设施和数据处理规则不同，获得完全不同的系统能力。
苹果为中国单独训练模型，也意味着 Apple Intelligence 正在从一套全球通用服务，转向可以更换模型和基础设施的地区化架构。
这会让苹果拥有更高的控制权，同时也会增加系统维护的复杂度。
比如，海外和中国的苹果模型能否同步获得新能力？Siri AI 每次新增功能 ，苹果是否需要重新完成本地适配和评估？
这些问题将直接影响后续 iOS 更新的节奏。
因此，苹果国行 AI 的上线时间牵扯的，不只是中国用户什么时候能用上 Siri AI ，它还关系到一个更对用户体验影响更持续的问题：
当软件体验越来越依赖模型和云端服务，购买同一代 iPhone，是否仍然意味着使用的的同一款产品。
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