苹果开源FastVLM与MobileCLIP2：端侧AI小模型战略全面解析

近期，苹果公司在HuggingFace平台正式全面开源了其视觉语言模型FastVLM与MobileCLIP2，这一举措再次在人工智能社区内引发了广泛震动。

这两款模型最直观的特点可以概括为一个字：快。FastVLM在多项任务中的响应速度比同类模型提升了高达85倍，并且能够轻松在iPhone等个人移动设备上实现流畅运行。然而，这并非一次孤立的技术展示。

与MobileCLIP2等开源模型协同，FastVLM构成了苹果公司“B计划”的核心组成部分：端侧AI小模型战略。

01

苹果亮剑小模型

用最通俗的语言解释FastVLM，它是一个“既能理解图像内容，又能解读文字指令”的多模态模型，其重点突出在两个层面：首先是名称中的“Fast”——极致速度；另一个则是“VLM”所代表的视觉语言能力。

正如其名，FastVLM最引人瞩目的特性便是“快速”。这种快速并非简单的线性提升，而是实现了数量级的飞跃，使其能够在手机、笔记本电脑等个人设备上完成以往依赖云端服务器才能处理的实时任务。

最直接的体验体现在生成首个token的响应时间（TTFT）上，FastVLM比同类模型LLaVA-OneVision-0.5B快了惊人的85倍，而其负责图像处理的视觉编码器规模却缩小了3.4倍。即便是参数更多的7B（70亿参数）版本，在与近期备受关注的Cambrian-1-8B模型对比时，性能表现更为优异，同时TTFT速度快了7.9倍。

FastVLM能够实现速度与性能的卓越平衡，其技术核心在于一种新型的混合视觉编码器FastViTHD。从技术层面剖析，这种编码器能够输出更少的视觉token，并显著缩短高分辨率图像的编码处理时间。

图注：FastVLM性能表现对比

传统的视觉模型在处理高分辨率图片时，会将其分割成大量的小块（patches），然后将这些小块转化为“视觉词汇”（tokens）供语言模型理解。图片越清晰、细节越丰富，产生的tokens就越多，这会给后续的语言模型带来巨大的计算负担，导致处理速度下降，尤其是在手机等资源受限的设备上。

而FastVLM的混合视觉编码器创新性地融合了两种技术路径，将卷积神经网络和Transformer架构有机结合。从而，能够在保留关键视觉信息的前提下，输出更精简、更核心的tokens。

因此，作为一款视觉语言模型（VLM），它不仅速度快，其理解图像与文字的综合能力也同样出色，在保证高速响应的同时，维持了极高的准确性。

图注：FastVLM模型架构示意图

目前，FastVLM已经推出了多个参数规模的版本，包括：0.5B、1.5B以及7B版本：

凭借这样的能力，FastVLM已经可以支持无需任何云端服务、完全在设备端侧运行的实时浏览器字幕等创新功能。

目前，HuggingFace平台上苹果开源的FastVLM页面已经提供了在线试用平台。链接如下：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/FastVLM-7B

我们也亲自上手体验了FastVLM的强大功能。我们选取了近期在社交媒体上广泛传播的“马斯克计划将擎天柱（Optimus）机器人送往火星”的视频作为测试素材。整个过程非常直观，上传视频后，只需点击左侧的“Analyze Video”，分析即刻开始：

FastVLM的处理速度确实令人印象深刻。我们进行了粗略计时，单帧画面的分析时间仅在1-2秒，甚至更短之间，系统在几秒内就完成了对8个关键帧的提取与深度解读。

以下是FastVLM捕捉到的画面及其生成的描述文本：

图注：FastVLM捕捉并分析的关键视频帧

模型给出的分析结果如下：

我将生成的画面分析结果翻译成了中文：

第1帧： 一则设想中2026年的火星广告，展示了一个站立在火星地表上的机器人。

第2帧： 一个大屏幕上显示着一台抬起一条腿的机器人，以及数字“2”。

第3帧： 一位身着黑色印花T恤的男子手持麦克风正在讲话。

第4帧： 一群人正注视着屏幕，屏幕上显示着“25 ton on”的字样。

第5帧： 两枚火箭矗立在红色土壤之上，画面带有“28 in”的水印。

第6帧： 观众正在观看投影屏幕，屏幕上显示着火星上的Qwen机器人。

第7帧： 观众在观看屏幕，播放的是电影《火星人玩转地球》（Mars Attacks）的经典片段。

第8帧： 一群人正在参与星舰（Starship）相关活动的演示现场。

最关键的是，你会发现，FastVLM在追求极致速度的同时，并没有牺牲分析的准确性。经过逐一比对，我们发现生成的描述与每一帧的画面内容都高度吻合。

除此之外，苹果还准备了一个名为FastVLM-Web GPU的项目，它可以通过摄像头实时分析视频流。您可以在下面这个位置找到它，点击即可直接体验：

由于其卓越的性能，吸引了众多技术爱好者前来试用，例如X平台大神@GabRoXR就开发出了有趣的测试Demo。比如，通过设置一个OBS虚拟摄像头，将其直接接入MetaQuest头显中，实现了一个实时字幕应用：

值得注意的是，FastVLM对本地设备的硬件要求非常友好，例如，一位X网友@njgloyp4r仅通过Chrome浏览器和一块RTX 3090显卡，配合OBS虚拟相机及系统截图工具，就能手动搭建出一个实时画面识别的工作流：

尽管FastVLM的相关文件早在四个月前就已悄然出现在GitHub，但此次在HuggingFace上的完整发布与资源补齐，依旧在业界引发了广泛的关注与热烈的技术讨论。

其次，FastVLM的开源并非一次孤立的技术展示，而是苹果为其“端侧AI”宏大战略精心打造的关键组成部分。与FastVLM一同引发关注的，还有苹果最新开源的另一类兼顾低延迟与高准确度的图像-文本模型MobileCLIP2。

图注：MobileCLIP2 模型性能表现

其同样专注于在移动设备上实现低延迟与高准确度的完美平衡，它通过“多模态强化训练”框架构建，目标是实现在移动设备上快速响应的同时，仍保持优良的跨模态理解性能。

02

苹果的“AB”计划

在过去几年汹涌澎湃的AI浪潮中，如果非要评选一家“AI进展被外界视为异常缓慢”的科技巨头，作为全球市值最高公司的苹果，很可能在众多用户和观察家心中默默当选。

当其他几乎所有科技巨头都以前所未有的速度投身于大模型的军备竞赛时，苹果却在其最核心的硬件业务与AI的融合方向上，表现出一种外界看来近乎“犹豫不决”的姿态。

从最初坚持自研的神秘与沉默，到后来突然宣布与OpenAI合作、计划将ChatGPT集成到其生态系统中，苹果的每一步战略调整都精准地触动了媒体、投资者和用户的神经，引发了无数的猜测与深度讨论。

这种外界的疑虑在今年达到了顶峰。面对Google、Microsoft、Meta等竞争对手在生成式AI领域的狂飙突进，苹果不可能再稳坐钓鱼台。尤其是在VR/AR的战线上，苹果Vision Pro虽技术惊艳但市场表现平平，面对Meta Quest系列的先发优势几乎处于被动。在至关重要的软硬件AI融合上，相比其他几家，苹果的步伐显得更为迟缓。

图源：@Painfully Honest Tech（评论苹果AI进展）

重压之下，苹果终于选择正面回应。

8月1日，苹果CEO蒂姆·库克罕见地召开了全员大会（all-hands meeting），直接回应外界对苹果AI进展的挑战，这次会议不仅是库克对过去一两年间苹果AI步伐看似缓慢的一次正面澄清，更像是一场重振内部士气的“战略动员会”。库克在会上明确表示，苹果已经在这方面投入了“巨额资金”，并将会推出一系列“令人兴奋的”AI产品与计划。

紧随其后，一则重磅消息流出，印证了库克的决心：苹果已经内部组建了一个名为AKI的团队，目标直指超越当前的合作伙伴及业界标杆ChatGPT。

而为此类云端通用大模型打前哨战的，则是苹果在过去一年里不断在小模型方向作出的扎实努力。如果说，以云端大模型为代表的AI是苹果的“A计划”，追求的是无所不能的通用智能；那么苹果则在“稳步而坚定地”推进自己的“B计划”——即专注于设备本地的端侧小模型战略。

在过去的1到2年内，苹果在小模型领域取得了大量实质性进展。然而，这些成果往往被外界有意无意地忽略了。究其原因，由于Scaling Law（规模法则）无数次被印证有效，AI圈子一直信奉“参数规模决定能力”，所以对小模型的进展常常并未给予足够重视。

2024年7月，苹果就曾在 Hugging Face 上发布 DCLM-7B 开源模型，这款模型的发布，在专业圈层内引起了不小的震动。其性能已经逼近甚至超越了当时来自各大基础模型厂商的一众同级别同尺寸模型，如Mistral-7B、Llama 3等。这充分说明，苹果在小模型的技术积累上，并谈不上落后。

在WWDC 2024上，苹果宣布的Apple Intelligence 并非一个单一的、庞大的云端模型，而是由多个功能强大、各司其职的AI小模型所组成的协同矩阵。这些模型经过高度优化，专门用于高效处理用户的日常任务，如智能整理邮件、润色文稿、精准相册搜索等。

03

当全世界向云端大模型狂奔，苹果选择回归设备

苹果想要捍卫其市场领导地位，就必须在端侧AI领域发起一场有力的反击战。

苹果的商业帝国建立在三大基石之上：极致的用户体验、无缝的软硬件生态整合，以及对用户隐私近乎信仰般的坚定承诺。这三大基石，共同决定了它的AI战略几乎必然走向端侧，走向高度优化的小模型。

首先，在隐私方面，苹果在与外界云端AI基础模型厂商的“互动”与谈判中，总是显得有些被动与仓促应对，媒体关于其接入外部AI能力的举措，一直质疑声不断。

例如，对于一个将“What happens on your iPhone, stays on your iPhone”（你iPhone上发生的一切，只会留在你iPhone上）作为核心隐私营销语的公司而言，把关键的AI能力寄托于外部AI基础模型厂商，被许多忠实用户和科技评论员看来，甚至可能构成一次“品牌信任度的潜在挑战”。甚至有媒体尖锐指出”苹果会全力保护你的隐私，而OpenAI等外部厂商则未必能做到这一点“。

以至于苹果后续不得不推出了AI时代的隐私保护新技术“私有云计算”（Private Cloud Compute）等，也难以在短时间内完全打消市场对其数据出海的深层疑虑。

再把视线转向中国市场。外界一直在猜测：苹果到底会牵手哪家本土AI基础模型厂商？BAT、字节跳动，还是新晋的DeepSeek？

最终，有消息称百度或成为合作对象。但很快，路透社的一则报道把争论推向高潮——苹果与百度在用户隐私数据处理的根本问题上出现了严重分歧。

据报道，百度希望留存并分析来自iPhone用户的AI查询数据以优化模型，而苹果一贯的严格隐私政策则原则上禁止此类用户数据收集与分析行为。两者在“用户数据如何使用”这一核心议题上产生了明确分歧。

可以说，在数字时代，隐私是苹果最锋利的品牌武器之一。而将AI计算尽可能留在用户设备端完成，是捍卫这一承诺最坚实的技术路径，尤其是涉及图像、视频等高度敏感的模态数据时。

设想一下，当你想搜索一张“去年夏天在海边和狗狗玩耍的照片”。在端侧AI模型上，这个搜索过程完全在你手机本地的神经处理引擎上完成。你的私人照片、精确的地理位置、甚至合影人物信息这些高度敏感数据，从未离开你的设备，也从未上传到任何云端服务器。这与需要将照片（或其视觉特征）上传至云端进行分析的传统方案，在隐私保护层级上有着天壤之别。对苹果而言，选择端侧就能够流畅运行的小模型，首先是一道关乎“商业伦理与品牌信任”的必答题，其次才是一道“工程与技术”的选择题。这是对其商业模式与核心价值的根本性巩固。

除了隐私保护之外，用户体验也是苹果集中资源攻坚端侧小模型的另一核心动力。一直以来，苹果产品的核心竞争力，在于那种“一旦使用，就难以回到过去”的极致流畅与响应迅捷体验。端侧AI是实现这种无感、即时体验的根本保障。

云端AI总会受到网络延迟、带宽波动等外部因素的制约，一个简单的指令在用户设备与云端服务器间来回传输可能需要几百毫秒甚至更久，这种可感知的“卡顿感”会瞬间打破沉浸式体验。用户的设备可能处于任何网络环境，比如信号微弱的地下室、万米高空的飞机上、或是异国他乡没有数据漫游服务的角落。一个强依赖稳定网络的AI功能，在这些场景下会立刻“失灵”，而端侧AI则能保证核心智能服务“永远在线、即时响应”。自第一代iPhone诞生以来，苹果产品最深入人心的标签就是“可靠感”。用户需要一种不受环境限制、永远在线的“可靠智能”。

其次，从纯粹的技术性能表现来看，在公众和部分业界的普遍认知中，大语言模型（LLM）的参数量似乎与“智能”程度直接挂钩，形成了一种“越大越聪明”的思维定式。然而，在实际应用，尤其是在需要高度专业化知识和精准度的垂直细分场景中，这种看似无所不能的“通才”型大模型，其表现却不一定比经过海量垂直数据精细打磨和优化的“专才”型小模型更为出色。

最后，驱动苹果坚定走向端侧AI的，还有一笔深藏在硬件迭代周期背后的、必须精确计算的“经济账”。近年来，一个让普通用户和专业评测机构都普遍感受到的现象是，iPhone的A系列和Mac的M系列自研芯片性能越来越强大，其每一代之间的性能提升幅度，常常让用户觉得日常应用已出现“性能过剩”。一边是硬件算力近乎摩尔定律般的疯狂增长，另一边却是大多数用户在日常应用（如社交媒体、视频流媒体、主流游戏）中，无法体验到与之匹配的感知速率提升。

如何有效吸收并转化这种看似“溢出”的边际硬件性能，是苹果必须解决的核心产品命题。如果将AI计算任务合理分配到用户自己的设备上，充分利用设备上本就空前强大的A系列/M系列芯片的闲置算力，对苹果来说，无疑是成本最优、也最可持续的商业模式——它无需为海量用户每时每刻的AI查询支付庞大的云端计算费用。

如果把视线从苹果公司移开，会发现行业内对高效小模型的兴趣确实在普遍升温。但这并不意味着所有公司都在追逐同一个目标，更准确的理解是：不同公司基于其截然不同的核心业务模式与市场定位，对小模型有着各自独特的战略诉求。

例如，被戏称为AI厂商“军火商”的英伟达对小型语言模型的重视程度持续升级，在其最新研究报告中认为：小模型是未来智能体（Agent）普及的关键。而众多AI初创公司同样开始选择小模型，作为一种务实且高效的垂直市场切入策略，例如美国医疗健康领域的AI应用OpenEvidence等。在通用能力上，它们难以与科技巨头的千亿参数旗舰模型正面抗衡。因此，它们选择专注于特定行业，如医疗诊断、金融风控、法律文书等，利用小模型易于在高质量专业数据集上进行深度微调和领域适应的优势，打造不可替代的垂直解决方案。

结尾：

纵观整个科技行业，虽然对小模型的关注与投入正在升温，但没有哪家公司像苹果一样，将其提升到关乎公司未来生死存亡的核心战略高度。

过去几年，当ChatGPT横空出世重新定义人机交互，当微软将Copilot深度融入Office全家桶，当谷歌的Gemini模型以每月数次的频率快速迭代，整个科技行业以前所未有的集体速度冲向下一个智能时代时，那个市值最高、手握最多现金储备的苹果，却像一个因审慎而暂时落后的优等生，一度显得异常沉默和步伐谨慎。

可以说，面对这场突如其来的“AI创新压力测试”，苹果的自救与反击之路已然清晰而务实：用“A计划”积极补齐在云端通用大模型领域的短板，避免被时代浪潮彻底淘汰；同时用“B计划”极致发挥自身长处，在自己最擅长、最根基的领域——即硬件端侧体验与隐私保护，打一场漂亮的防守反击战，重塑其智能时代的竞争壁垒。