锦衣卫

我在iPhone17 Pro Max 上跑AI 模型，体验了一把十年前“越狱”的快乐_我的网站

一 |     「我成功在国行iPhone上跑通了AI模型！」                    「然后呢？」                    「然后就没怎么用过了。    　　暑期上海迪士尼，花车巡游经过时，人群中举起的不只是手机，各式云台相机、长焦镜头也频频“登场”。北京95后白领林晓就是其中一员，去迪士尼前她曾纠结是否买台大疆Pocket 4，但平时出游不多，买了怕闲置。

二 | 经推荐，她在人人租平台免押金租了一台，次日到货、配件齐全，两天花费不到百元。“体验很棒，对租用消费有了新认识。

三 | 」                    iPhone 17 Pro Max发布都一个月了，苹果国行Apple Intelligence还是遥遥无期。

四 | ”林晓说。　　林晓的经历是租用消费走入大众生活的生动注脚。从演唱会长焦镜头到露营装备，从游戏卡带到智能机器人，从租车自驾到汉服礼服，一种“重使用、轻拥有”的新型消费方式，正成为消费市场一抹新色。

五 | 等不及的网友们，决定自己动手，丰衣足食。                             于是，在iPhone上部署端侧AI模型，成了互联网的新显学。从保姆级教程到实操演示，各种野生秘籍在社交媒体上遍地开花。

六 | 　　近年来，在政策与市场双轮驱动下，我国消费租用行业快速崛起。                   我们也折腾了一番——下载模型、跑分测试、实际体验……整个过程确实有趣，甚至有点上头。但当兴奋劲过去，一个扎心的事实浮现出来：这玩意儿好玩、有趣，但不实用。

七 | 今年1月，商务部等9部门联合印发《关于实施绿色消费推进行动的通知》，明确提出“大力发展绿色租赁服务，创新绿色消费模式，鼓励出行共享、空间共享、物品共享”；7月，国家发展改革委发布《循环经济发展“十五五”规划》，将规范二手商品流通、推动绿色消费列为重点任务。国家市场监管总局发展研究中心发布的《循环经济背景下的消费租赁行业健康发展白皮书》显示，2024年我国租赁经济交易规模突破4.2万亿元，同比增长32%，服务用户超7.5亿人次，数智平台交易额占比65%。

八 | 　　不买也能“享”，“租生活”圈粉年轻人。　　暑期以来，租用消费全线升温。在出行端，神州租车订单量同比增长超30%，租车用户规模同步增长约三成；滴滴租车订单量持续攀升，日均订单同比增长超50%。在数码端，人人租平台数据显示，短期租用需求迎来爆发，相关订单同比增长66.8%；按品类来看，演唱会设备及游戏装备热度更高，分别同比增长388.5%、488.7%。                   能用和好用，是两回事                    在iPhone上体验端侧模型，门槛其实不算高。

九 | 　　年轻群体成为绝对主力，95后、00后贡献了相关类目66.5%以上的订单。

十 |                    打开App Store，搜索PocketPal AI，下载安装。“以前总觉得租东西束手束脚，生怕磕了碰了要赔钱。”00后骑行爱好者陈曦租了一台佳能R50相机和镜头，7天才200多元，“经平台验机后发出，归还时轻微划痕不用赔，整个过程很踏实。”对数码、户外等“高单价、低频次”的物品，租用免去了购机折旧、闲置吃灰的烦恼，随用随租，性价比与体验双在线。

十一 | 　　免押加验机，“敢租”有了硬支撑。　　租用消费的普及，离不开信任机制的建立。

十二 | 信用免押模式大幅降低了消费门槛，为大量用户减免押金。

十三 | 《关于实施绿色消费推进行动的通知》提出，“推动‘人工智能+绿色消费’，创新智慧产品、智慧场景，利用先进技术加强资源匹配、智能调度，提升智能化服务水平，推动资源高效利用。如果不习惯英文界面，可以在设置(Setting)里找到语言(Language)选项，切换成中文。                   接着便是下载模型了。                   点击左上角图标进入模型库，由于Qwen系列模型在开源社区一直都是有口皆碑，所以我们选择从Hugging Face分别下载了0.6B、1.7B、8B、14B和30B的版本。                   当然，你也可以自己本地下载模型，再导进去，这倒是问题不大。                   但能下载，不代表能运行。”依托先进数字技术赋能，相关经营主体加快探索实践。

十四 | 人人租平台在全国布局12个标准化仓储履约中心，通过智能化调度设备，将“次日达”服务覆盖200余座城市，履约效率提升约50%；同时，依托人工智能大模型，搭建起标准化、可追溯的验机品控体系，目前已累计拦截40余万台不合格设备流入租用市场，有效保障用户“无忧租用”的体验。                   当你看到「内存警告」的字样的时候，就知道这大概率是行不通了，这里需要解释一下，模型名称后的数字(如0.6B)指的是参数量，B代表「十亿」(Billion)。　　标准建设也在加速推进。

十五 |                    参数可以理解为模型「神经元」的数量，参数越多，理论上模型的理解能力和生成质量越强，但对硬件的算力和运存需求也急剧攀升。去年5月，国家标准GB/T 45828—2025《共享闲置物品质量信息描述》正式颁布，填补了共享租用领域质量信息描述的标准空白；今年1月，《实物租赁 消费品线上租赁经营管理规范》团体标准落地实施，进一步完善全流程服务准则。                   你也可以在基准测试栏里，查看手机的设备信息。从“起步摸索”到“有标可依”，租用消费的品质底线不断夯实。

十六 | 拿我手上这台iPhone 17 Pro Max来说，8GB内存勉强能跑，14B模型、30B及更大参数的版本，基本上就没法运行了。同时，得物APP等电商平台纷纷上线租赁服务，覆盖数码产品、服饰配件、奢侈品箱包等百余个品类，行业生态日趋多元。　　一物多次用，闲置资源“转”出绿色账本。

十七 |                    在实际体验之前，我们也先用这几款模型跑个分，下面这几张图片，分别对应着不同参数模型的评测结果。                   那么在iPhone上用第三方APP跑端侧模型，到底有没有实际意义？这些模型能否真正支撑日常任务或简单推理？                    我的评价是：能用，但更多是玩具性质，可以尝鲜，但不太建议长期使用。

十八 |                    众所周知，OpenAI此前曾出炉了一份关于ChatGPT的使用报告，主要揭秘大家伙都在用ChatGPT干什么，其中主要包含实用指导、信息搜索和写作等事项。                   我们也参考这些实际用途，分别对0.6B、1.4B、8B等模型问了几个问题。　　一台相机在不同消费者手中流转，一部手机完成多次“服役”，租用模式让闲置物品“忙”起来，也让资源消耗“降”下来。                   测试一：制定健身计划                    帮我制定一个适合久坐上班族的7天核心锻炼计划                    和跑分结果一致，模型参数越大，生成的速度越慢。据业内平台测算，规模化循环租用已累计促成超3000万次设备循环复用，减少约8万吨电子废弃物；个人寄租模式可使设备利用率提升10倍以上，生命周期延长3至5年。但反之，回答的质量和内容详实程度确实也随参数提升而提升。                   0.6B模型给出的计划放之四海而皆准，有一定的细节，实操价值却不高。                   1.7B稍好，细节更丰富，能够对久坐带来的腰背酸痛提出针对性的训练计划。放眼全行业，二手交易、共享租用、以旧换新正形成合力，为绿色循环经济注入市场化动力。                   8B则再上一个档次，开始针对不同肌群给出系统性的建议，且动作更细分，甚至还有暖心小贴士，不过虽说基本维持在5 token/s的速度，但体感跟网页版ChatGPT的响应速度并无明显差别。

十九 | 　　“租用消费本质上是所有权与使用权的分离，既降低消费门槛，又提高资源利用效率，是绿色循环经济的重要实践。”中国社会科学院社会学研究所研究员朱迪说，随着标准体系完善和服务升级，租用消费将从“小众选择”走向“大众常态”，为扩大内需与绿色发展注入双重动能。　　齐志明 张函嫣　　《人民日报》(2026年08月26日 第 19 版)。                   至于发热情况，我是在比较凉爽的室内测试的，在询问8B模型几个问题后，也可以明显感觉到手机背部发热明显。                   测试二：历史知识问答                    宋代的聘猫礼是什么？                    这是一个相对冷门但有据可查的历史知识点，指的是宋代民间迎娶猫咪入宅时的礼仪习俗，主要是为了体现古人对猫主子的尊重程度。                   遗憾的是，小参数模型的知识储备严重不足，从0.6B到8B的模型，都不知道聘猫礼是啥，而且还特别擅长一本正经地胡说八道。其中8B模型更全是车轱辘话。                   测试三：时效性信息                    iPhone Air什么时候发布？                    这是一个考验模型时效性的问题。                   毫无意外，所有端侧模型都答不上来，毕竟它们的知识截止日期停留在训练时，无法获取最新信息。                   这一点，恰恰是云端模型的核心优势之一。

| 云端模型可以通过联网检索、实时更新知识库，而端侧模型只能依靠「出厂」时打包进去的那些参数。                   测试四：写作能力                    我们选择了今年上海卷的高考作文题：                    有学者用「专」「转」「传」概括当下三类文章：「专」指专业文章；「转」指被转发的通俗文章；「传」指获得广泛传播的佳作，甚至是传世文章。他提出，专业文章可以变成被转发的通俗文章，而面对大量「转」文，读者又不免期待可传世的文章。

|                    由「专」到「传」，必定要经过「转」吗？请联系社会生活，写一篇文章，谈谈你的认识与思考。                   要求：（1）自拟题目；（2）不少于800字。                   0.6B模型大概就是传说中凑字数的选手，回答更像是将题目的表面意思复述了一遍，生成的内容缺乏思辨深度，需要大量人工修改才能达到「及格线」。                   1.7B起码还引用了鲁迅作品这类文学素材，看起来有模有样。而8B则表现不错，但与云端模型如ChatGPT相比，依旧差距甚远，难以称得上生产力工具。

|                    另外，虽然那模型在训练阶段就已经被「调教」过了，这使得它在输出时，会自然而然地按照某种风格、语气和逻辑来回答，但我们也可以给模型植入系统提示词，并让它生成回答。                   比如我就给1.7B的模型安排了个「古风小生」的人设。                   你别说，这模型还真挺「入戏」的，表达的语感、节奏和人格气质，变得更贴近我的预期。                   附上提示词：                    上下滑动查看更多内容                    但说实话，对绝大多数用户来说，这更像是个好玩的彩蛋，而不是刚需功能。

| 一言以蔽之，我并不太建议你去折腾这种部署端侧模型的方法。                   回想2008到2012年，那是iPhone用户「越狱」的狂欢时代。无数人顶着把手机刷成砖的风险，就为了装上几个苹果不许安装的插件，或者把系统界面改得更个性一点。                   可当App Store的生态已经足够丰富，越狱风险却越来越高，带来的边际收益也越来越小时，如今还有多少人在越狱？                    答案不言而喻。                   这种所谓第三方端侧模型的折腾方法，即便有隐私方面的加成，但本质上仍是一个独立的应用，堪比阉割版ChatGPT，它无法与系统深度整合，也无法调用其他应用的数据，形如鸡肋。

|                    正因如此，就像当年的越狱一样，这种在第三方应用折腾端侧AI，或许只会成为一段有趣但短暂的插曲，而真正的未来，依旧属于那些把复杂留给厂商、把简单留给用户的系统级解决方案。                   *封面来自：ZDNET                    欢迎加入APPSO AI社群，一起畅聊AI产品，获取#AI有用功，解锁更多AI新知                    我们正在招募伙伴                    简历投递邮箱[email protected]                    ✉️邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）。

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