倚天屠龙记

Artificial Analysis 公布苹果 iPhone 17 Pro 跑 8GB 以内本地 AI 性能排名_我的网站

A |     　　讯 据中国人民银行消息，中国人民银行授权中国外汇交易中心公布，2026年8月19日银行间外汇市场人民币汇率中间价为1美元对人民币6.7854元，1欧元对人民币7.8328元，100日元对人民币4.2445元，1港元对人民币0.86502元，1英镑对人民币9.1586元，1澳大利亚元对人民币4.7915元，1新西兰元对人民币3.9731元，1新加坡元对人民币5.2935元，1瑞士法郎对人民币8.3334元，1加拿大元对人民币4.8658元，人民币1元对1.1912澳门元，人民币1元对0.59915林吉特，人民币1元对12.5909俄罗斯卢布，人民币1元对2.4020南非兰特，人民币1元对208.80韩元，人民币1元对0.54300阿联酋迪拉姆，人民币1元对0.55511沙特里亚尔，人民币1元对46.6293匈牙利福林，人民币1元对0.55124波兰兹罗提，人民币1元对0.9545丹麦克朗，人民币1元对1.4098瑞典克朗，人民币1元对1.3920挪威克朗，人民币1元对7.08092土耳其里拉，人民币1元对2.5174墨西哥比索，人民币1元对4.9013泰铢。     8 月 26 日消息，Artificial Analysis 于 8 月 24 日发布博文，宣布携手 Liquid AI，发布面向手机端的 AI 跑分基准，重点关注 AI 模型在苹果 iPhone 17 Pro 上的表现。版权申明：凡注有“”或电头为“”的稿件，均为独家版权所有，未经许可不得转载或镜像；授权转载必须注明来源为“”，并保留“”的电头。    。其中 Artificial Analysis 负责智能水平测试系统，Liquid AI 负责推理性能测试系统，双方选用 5 项基准测试：BFCL（Berkeley 函数调用排行榜）IFBench（指令遵循测试）AA-Omniscience（知识与认知相关测试）GPQA Diamond（高难度问答测试）MATH-500（数学问题测试）。

B | 测试模型对象为 4 bit 量化后体积不超过 8GB 的模型，示例包括 Gemma 4 E2B 和 LFM2-2.6B-Exp。当上下文长度限制为 16K tokens 后，平均基准测试得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。Nanbeige4.2-3B 是 BOSS 直聘旗下的南北阁实验室推出，仅含 30 亿非嵌入参数（总参数约 40 亿），采用 Looped Transformer 架构，通过在不增加参数量的前提下复用 Transformer 层（循环两遍），提高模型的有效计算深度和容量。横轴表示“输出 256 个 token 所需的时间（秒）”，纵轴表示“上下文长度限制为 16K 个 token 时的平均基准测试得分”。“Nanbeige4.2-3B”的基准测试得分与“LFM2.5-2.6B”相当。在上下文长度限制为 16K 个 Token 时，平均基准测试得分中得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。附上相关截图如下：。

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Published on:10:29:00