Apple M6 dùng tiến trình 2nm, M5 Ultra mang 512GB RAM lên desktop
Apple ra mắt M6 (2nm) và M5 Ultra: bộ nhớ hợp nhất tối đa 512GB, băng thông 1.2TB/s, đủ chạy mô hình mã nguồn mở hàng trăm tỷ tham số ngay tại chỗ.
11 bài đã kiểm chứng về AI trên thiết bị, sản phẩm và diễn biến ngành.
Apple ra mắt M6 (2nm) và M5 Ultra: bộ nhớ hợp nhất tối đa 512GB, băng thông 1.2TB/s, đủ chạy mô hình mã nguồn mở hàng trăm tỷ tham số ngay tại chỗ.
Liquid AI ra mắt mô hình nháp LFM2.5-DSpark, tăng tốc suy luận cục bộ tới 3,18 lần bằng giải mã suy đoán, kế thừa phương pháp của DeepSeek và Đại học Bắc Kinh.
Liquid AI phát hành loạt checkpoint LFM2.5 dạng GGUF Q4_0 dùng phương pháp QAD, khôi phục tới 97% độ chính xác so với bản BF16 gốc trên bốn kích thước mô hình.
ModelBest bắt đầu quy trình tư vấn IPO với CITIC Securities, đưa mô hình lớn chạy trên thiết bị từ câu chuyện tải xuống mã nguồn mở sang kiểm chứng doanh thu và khách hàng.
OpenBMB công bố MiniCPM-Robot với mô hình thao tác 1.5B, mô hình theo dõi 0.9B và hướng triển khai cục bộ có độ trễ thấp.
PrismML nhét mô hình 27B vào iPhone. Bản địa hóa ngắn gọn các dữ kiện đã kiểm chứng và tín hiệu ngành phía sau.
Perplexity trình diễn cơ chế giữ tác vụ nhẹ và dữ liệu nhạy cảm trên PC, còn suy luận phức tạp mới chuyển lên đám mây.
Google nói Gemini Nano phục vụ các tính năng an toàn chạy trên thiết bị trong Chrome, nhưng việc âm thầm tải một mô hình nhiều GB đang làm dấy lên câu hỏi về đồng ý, quyền riêng tư và chi phí năng lượng của AI trong trình duyệt.
Google DeepMind phát hành Gemma 4 với bốn phiên bản, chuyển sang giấy phép Apache 2.0; phiên bản 31B đứng thứ ba trên bảng xếp hạng mã nguồn mở Arena AI.
Apple theo đuổi chiến lược AI khác biệt, tập trung vào triển khai trên thiết bị và bảo vệ quyền riêng tư, với mô hình 3 tỷ tham số chạy mượt trên iPhone.
Google đưa NanoBanana tạo ảnh lên thiết bị. Bài viết tóm tắt thông báo, bối cảnh chiến lược và rủi ro thực tế với người dùng hoặc doanh nghiệp liên quan.