Imported Article – 2025-10-22 16:38:37

今年早些时候，苹果在WWDC 2025开发者大会上推出了Foundation Models框架。该框架允许开发者调用苹果设备本地的AI模型，为应用程序功能提供智能支持。

苹果强调，这一框架让开发者无需承担推理成本即可使用AI模型。此外，这些本地模型内置了引导式生成和工具调用等核心能力。

随着iOS 26系统向所有用户推送，开发者正陆续更新应用，集成苹果本地AI模型的功能。与OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta的领先模型相比，苹果的模型体积更小。因此，基于本地AI的功能主要优化了应用的使用体验，而非彻底改变应用的工作流程。

以下是首批接入苹果AI框架的应用程序案例：

Lil Artist

这款儿童教育应用提供多种互动体验，帮助孩子学习创造力、数学和音乐等技能。开发者Arima Jain与Aman Jain在iOS 26更新中推出了AI故事创作功能：用户选择角色和主题后，应用会通过本地模型生成故事文本。

Daylish

这款日程规划应用正在开发原型功能，可根据事件标题自动推荐对应的表情符号。

MoneyCoach

该财务追踪应用通过本地模型实现两项功能：一是生成消费洞察（如提示用户某周食品杂货支出是否超出平均水平），二是为消费条目自动推荐分类与子分类。

LookUp

这款单词学习应用新增两种模式：学习模式通过本地模型生成单词的对应例句，并引导用户解释单词用法；词源地图模式则通过设备端模型可视化单词的起源演变。

Tasks

该任务管理应用通过本地模型实现三项功能：自动为任务条目推荐标签、识别周期性任务并自动排期、将语音指令解析为独立任务（全程无需联网）。

Day One

这款日志应用利用苹果模型实现内容摘要提取、日志标题建议，并能根据已有内容生成引导性问题，鼓励用户深入书写。

Crouton

食谱应用Crouton通过本地AI实现菜谱标签推荐、计时器命名，还能将大段文字解析为分步烹饪指南。

Signeasy

电子签名应用使用本地模型从合同中提取关键信息，为用户生成待签署文件的摘要说明。

Dark Noise

背景音效应用允许用户用文字描述声音场景，通过本地模型生成对应声景，并支持多元素音效调节。

Lights Out

这款F1赛事追踪应用由知名开发者Shihab Mehboob打造，通过设备端AI模型实时总结比赛解说内容。

Capture

笔记应用在用户输入时，通过本地AI实时推荐内容分类。

Lumy

日光天气追踪应用通过AI生成与天气相关的智能建议。

CardPointers

信用卡管理应用的新版本支持用户通过自然提问方式查询卡片权益和优惠信息。

Guitar Wiz

吉他学习应用通过本地模型实现和弦解析、为进阶玩家提供基于时间间隔的练习洞察，并借助AI支持超过15种语言。

SmartGym

健身应用使用本地AI将训练描述转换为包含组数、间隔和器械的标准化方案，同时提供月度进度报告和动作表现分析。

Stoic

日志应用根据用户情绪记录生成个性化引导问题，还能实现内容摘要、历史条目搜索和智能整理。

SwingVision

这款球拍运动分析应用通过基础模型对录制视频进行分析，提供具体可行的技术改进建议。

Zoho

印度生产力套件公司在其文档应用Notebook和表格应用Tables中集成本地模型，实现摘要生成、翻译和转录功能。

TrainFitness

健身应用在用户缺乏特定器械时，通过设备端模型推荐替代训练方案。

Stuff

待办事项应用的聆听模式通过苹果AI模型将语音指令转换为独立任务条目。

我们将持续更新更多集成苹果本地AI模型的应用案例。