11 artigos verificados sobre IA no dispositivo, produtos e movimentos do setor.
Apple apresenta os chips M6 e M5 Ultra: o M5 Ultra tem ate 512GB de memoria unificada e 1,2TB/s de largura de banda, o suficiente para rodar modelos abertos de centenas de bilhoes de parametros localmente.
A Liquid AI lança modelos rascunho LFM2.5-DSpark que aceleram a inferência local em até 3,18x com decodificação especulativa, método originado na DeepSeek e na Universidade de Pequim.
Liquid AI lança novos checkpoints da série LFM2.5 em formato GGUF Q4_0, treinados com o método QAD, recuperando até 97% da precisão original em BF16.
A ModelBest iniciou tutoria de IPO com a CITIC Securities, levando modelos de IA de borda do terreno dos downloads open source para a prova de receita e clientes.
A OpenBMB lançou o MiniCPM-Robot com modelo de manipulação 1.5B, rastreamento 0.9B e foco em inferência local de baixa latência.
PrismML coloca modelo 27B no iPhone. Uma leitura local dos fatos verificados e do sinal setorial por trás da notícia.
A Perplexity quer manter tarefas simples e dados sensíveis no PC, enviando apenas raciocínio complexo para a nuvem.
Google afirma que o Gemini Nano apoia recursos locais de segurança no Chrome, mas o download silencioso de vários gigabytes reacendeu dúvidas sobre consentimento, privacidade e o custo energético da IA no navegador.
Google DeepMind lançou o Gemma 4 em quatro versões, migrando para a licença Apache 2.0; a versão 31B ficou em terceiro lugar no ranking de código aberto do Arena AI.
A estratégia de IA da Apple é diferente, focando em implantação no dispositivo e privacidade, com um modelo de 3 bilhões de parâmetros rodando suavemente no iPhone.
Google leva geração de imagens NanoBanana ao dispositivo. A matéria resume o anúncio, o contexto estratégico e os riscos práticos para usuários ou empresas afetadas.