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ps怎么做网站的广告条,ie 10 常用网站,与网站开发有关的岗位是哪些,搜索引擎排名营销从端侧推理引擎的深度优化#xff0c;到软硬件协同的模型定制突破#xff0c;再到全场景解决方案的无缝落地 ——Nexa SDK迎来重磅更新。这一次NEXA AI进一步突破手机、PC、汽车、IoT 设备间的算力壁垒#xff0c;让 “边缘AI推理” 更加触手可及#xff01; 欢迎 Star 支持…从端侧推理引擎的深度优化到软硬件协同的模型定制突破再到全场景解决方案的无缝落地 ——Nexa SDK迎来重磅更新。这一次NEXA AI进一步突破手机、PC、汽车、IoT 设备间的算力壁垒让 “边缘AI推理” 更加触手可及欢迎 Star 支持开源项目代码https://github.com/NexaAI/nexa-sdk文档https://docs.nexa.ai/cn/nexa-sdk-go/overviewHuggingFacehttps://huggingface.co/NexaAINexa SDK 是 Nexa AI 推出的端侧 AI 开发工具包依托自研 NexaML 引擎可跨平台深度适配 NPU、GPU、CPU支持多模态模型 Day-0 落地以低代码、OpenAI API 兼容特性助力手机、汽车等设备快速实现高效本地 AI 应用一、AI 的“最后一公里”在设备端当下大模型的战场仍集中在云端。云端大模型虽能提供强大的生成与推理能力但始终受限于三大核心痛点依赖稳定网络连接离线场景完全失效数据需上传至第三方服务器隐私泄露风险让金融、医疗等敏感领域望而却步云端传输带来的延迟让实时交互类场景如车载语音、实时翻译体验大打折扣。随着芯片技术的爆发式发展这一局面正在被改写。无论是手机的 NPU神经网络处理单元、PC 的独立显卡/NPU还是嵌入式设备的专用计算芯片硬件算力的普遍提升为 AI 迁移至“端侧”奠定了基础。用户不再满足于“云端调用”的间接体验而是渴望将 AI 直接植入日常设备实现“数据不出设备、响应无需等待、使用无需付费”的终极体验。在这一趋势下诞生的Nexa SDK并非单一工具而是一套“一站式端侧 AI 推理与部署工具包”覆盖模型压缩、跨平台适配、快速部署全流程旨在解决端侧 AI 开发中的兼容性、性能优化、易用性三大核心难题。其核心价值在于支持 Hugging Face等海量模型格式兼容从手机到 IoT 设备的全硬件平台让开发者通过简单命令即可完成复杂模型的端侧部署真正实现“一次开发全设备运行”。以安卓高通骁龙平台为例下面视频展示了 Nexa SDK 其图片识别理解、语音识别的多模态能力。2025年12月发布的 NexaSDK for AndroidBeta由 Nexa AI 与高通合作打造专为骁龙手机简化端侧AI部署。它可调用 Hexagon NPUAI核心、Oryon CPU、Adreno GPUGranite 4.0-h-350M 模型在 NPU 达 92 token/s能效为 CPU 9倍。 支持多类模型含 GPT-OSS-20B200亿参数≥16GB RAM骁龙机可端侧运行且新模型Day-0可用。详见高通开发者博客:https://www.qualcomm.com/developer/blog/2025/11/nexa-ai-for-android-simple-way-to-bring-on-device-ai-to-smartphones-with-snapdragon二、技术深潜——什么是“异构计算”与“全格式支持”端侧 AI 开发的核心痛点在于设备生态的碎片化。手机的 Apple A 系列芯片与安卓骁龙芯片架构不同PC 的 CUDA 与 Metal 平台互不兼容IoT 设备的低算力环境更是对模型提出苛刻要求。过去开发者需为不同设备编写专属代码适配成本极高这也成为端侧 AI 普及的最大障碍。Nexa SDK 给出的解决方案核心在于“异构计算调度”与“全链路兼容”而 NexaQuant 模型压缩技术则成为这一切的基础支撑。NexaSDK for iOS MacOS它能让 iOS 移动设备与 MacOS 电脑本地运行最新 AI 模型不仅实现 2 倍性能提升与 9 倍能耗节省还只需三行代码即可启动运行同时支持 Embedding、ASR、OCR 等功能兼容 EmbeddingNeural、Gemma 3 等框架。2.1. NexaQuant压缩不缩水让大模型“瘦身”适配端侧模型体积与性能的平衡是端侧部署的第一道关卡。即使是 3B 参数的小模型原始格式也需占用数 GB 存储空间推理时的内存消耗更是让普通设备难以承受。NexaQuant 作为硬件感知型多模态模型压缩工具通过创新的混合精度量化技术实现了“3 倍速度提升、4 倍存储/能耗节省同时保证 100% 精度恢复”的突破。当应用于Llama 3.1/3.2模型1B、3B和8B参数版本时在各项标准评估指标上均达到了原始BF16模型100%的性能。这种相较于基准的轻微性能提升在我们的测试套件中能稳定复现。该技术支持任何基于Transformer的模型包括处理视觉和音频输入的多模态系统。虽然NexaQuant能够扩展以处理任何规模的模型但针对 10B 参数以下的模型深度优化是计算效率与实际部署需求之间的最佳平衡点NexaQuant 其核心优势在于精度无损压缩针对 Llama 3.1/3.2 系列模型1B、3B、8BNexaQuant 压缩后不仅未降低性能反而在部分基准测试中实现精度提升——如 Llama3.2-3B-Instruct 经 Nexa Q4_0 量化后IFEVAL 基准得分从 60.82 提升至 62.77GSM8K 数学推理得分从 63.92 提升至 64.75。多模态兼容不仅支持文本模型还能高效压缩视觉、音频、视频、图像生成类模型。例如Qwen-VL-2B 经压缩后存储体积从 4.42GB 缩减至 2.27GB runtime 内存从 4.40GB 降至 2.94GB却能在复杂文档 QA 任务中保持完美准确率。全硬件适配压缩后的模型可无缝运行于 NPU、GPU、CPU兼容 PC、移动端、IoT、汽车、XR 等全场景设备。借助NexaQuant将图像生成模型的速度提升4倍同时保持高质量的输出从而实现更快、更安全且更注重隐私的创意体验。相较于原始模型BF16Nexa压缩后的FLUX.1-dev模型能够实现原始文件大小的27.9%23.8 GB → 6.64 GB所需运行时内存的36%34.66GB → 12.61 GB。与标准Q4_0量化相比的性能指标推理速度快9.6倍2.2. 异构后端支持打破设备壁垒算力自动调度能耗大幅节省Nexa SDK 最强大的能力在于其对全平台硬件的深度适配真正实现“一次开发全设备运行”跨平台无死角覆盖手机iOS/Android、PCWindows/Mac/Linux、嵌入式设备IoT/XR、汽车座舱等全场景无需针对特定系统重构代码。例如Parakeet v3 ASR 模型通过 Nexa SDK可同时运行于 Apple ANEM 系列/A 系列芯片和 Qualcomm Hexagon NPU实现跨生态一致体验。PC平台骁龙X Elite Hexagon NPU演示demo硬件智能调度自动识别设备算力资源CPU/GPU/NPU并针对性优化运行策略。在支持 NPU 的设备如 Qualcomm SA8295 汽车芯片、Apple M 系列 Mac上优先调用 NPU 实现低功耗高性能运行在无专用 AI 芯片的设备上则通过CPU/GPU 优化确保基础体验。全格式兼容原生支持GGUF、MLX等主流模型格式可直接调用 Hugging Face 等社区的海量模型。例如Qwen3-VL 系列模型通过 Nexa SDK无需格式转换即可在 Qualcomm NPUNexaML 引擎、Apple SiliconMLX 引擎、Intel/AMD GPUGGML 引擎上高效运行。全模态支持整合 LLM文本、VLM多模态、Vision视觉、Audio音频、Image Gen图像生成等全模态能力开发者无需分别对接各模态接口可一站式调用跨模态模型协同工作。为了更直观、清晰地展示支持的设备与其他框架的比较有如下的特性支持表来自 nexa-sdk README三、场景化体验——不仅是聊天而是“多模态”助手技术的最终价值在于落地为可感知的用户体验。Nexa SDK 构建的端侧 AI 生态早已超越单纯的文本聊天延伸至多模态交互、本地知识库、实时场景感知等多元场景。3.1 移动端口袋里的“隐私AI管家”——EmbedNeural想象一下你的手机相册里存着数千张照片、截图和设计素材无需联网用自然语言就能瞬间找到目标——这正是 EmbedNeural 带来的体验。作为全球首个专为 Apple 和 Qualcomm NPU 设计的多模态嵌入模型它让手机成为“永不离线的视觉搜索引擎”。两步完成部署步骤1按照模型卡片上的说明下载SDK并激活访问令牌sdk.nexa.ai/model/EmbedNeural步骤2参考 GitHub 示例的 ReadME打开 Gradio 可视化界面nexa pull NexaAI/EmbedNeuralnexa servepip install -r requirements.txtpython gradio_ui.py核心亮点毫秒级搜索如在 5000 张图片中搜索“穿西装的猫”仅需 0.03 秒即可命中结果远超传统相册的关键词匹配效率。100% 隐私保护所有图片嵌入处理均在本地完成数据从未上传云端彻底杜绝隐私泄露风险。超低功耗依托 NPU 加速持续索引和搜索的功耗仅为 CPU/GPU 方案的 1/10支持后台运行而不显著耗电。未来可期即将推出的视频搜索功能可通过自然语言如“查找所有人在笑的片段”检索本地视频库进一步拓展移动端 AI 应用边界。3.2 PC 端本地“超级大脑”——Hyperlink对于需要处理大量敏感文档的知识工作者律师、金融从业者、医生Hyperlink 重新定义了 PC 端 AI 体验。这款基于 Nexa SDK 构建的本地 AI 助手相当于“私有化部署的 Perplexity”让电脑成为能理解文件、生成洞察的智能伙伴。Hyperlink 支持 100% 本地离线、无限制上下文同步、多硬件本地运行最新模型等全功能ChatGPT 仅具备部分功能且不支持本地其他本地 AI 仅实现本地离线功能较单一核心能力包括无限制本地知识库支持索引 PDF、Word、PPT、图片、会议纪要等多种格式文件无文件数量上限支持 10000 文档远超 ChatGPT40 个、NotebookLM50 个的云端限制。自然语言问答溯源可回答“总结供应商合同中的合规问题”等复杂查询生成的答案附带可点击的原文引用确保信息准确性。Agentic RAG 推理不仅能检索文档还能跨文件关联信息、发现隐藏规律。在 75 个真实场景测试中Hyperlink 以 4.2/5 的高分超越 ChatGPTGPT-5和 NotebookLMGemini 1.5 Pro成为隐私敏感场景的首选。全离线运行无需联网所有索引、检索、生成过程均在本地完成既保证数据安全又避免网络波动影响体验。下面视频是 Hyperlink 在本地 PC 上部署 gpt-oss-20B 模型实现本地 RAGHyperlink 下载体验链接https://hyperlink.nexa.ai/3.3 全场景多模态从汽车到 IoT 的“感知大脑”Nexa SDK 的场景延伸能力在汽车和 IoT 领域尤为突出车载场景AutoNeural-VL-1.5B 作为首个为 Qualcomm SA8295 NPU 软硬件协同设计的车载 VLM 模型可实现座舱内检测、车外环境感知、HMI 理解、视觉语音交互等功能。其端到端延迟较传统方案降低 14 倍支持 768×768 高分辨率图像输入为驾驶安全提供实时智能支撑。IoT 场景通过 NexaML 引擎LFM2-1.2B 等模型可在 Qualcomm IQ-9075 等 IoT 芯片上高效运行实现工业场景的异常检测、现场设备的实时指导等功能解码速度达 45 tokens/秒满足边缘计算的低延迟需求。RAG 增强应用基于 Nexa SDK 构建的本地 RAG 系统可在 2021 款 MacBook ProM1 Pro上流畅运行 Llama3.2 3B 模型处理 NVIDIA 财报等复杂文档时加载速度不足 2 秒简单信息检索速度甚至超越 Claude 3.5 Sonnet。通过 LoRA 微调还可实现图表生成等专项功能让小模型具备“模块化技能”。四、开发者视角——为什么它“独到”对于开发者而言Nexa SDK 的吸引力不仅在于强大的功能更在于其“降低端侧 AI 开发门槛”的核心设计理念。4.1 零成本迁移OpenAI API 兼容这是 Nexa SDK 的“杀手级功能”。开发者无需改变既有的开发习惯只需将云端 API 请求指向本地 Nexa Server即可实现从云端到端侧的无缝迁移。无论是聊天交互、函数调用还是多模态处理都能沿用熟悉的接口规范迁移成本几乎为零。4.2 极致易用一行命令启动模型Nexa SDK 彻底颠覆了端侧 AI 部署的复杂流程将繁琐的配置、优化、适配工作封装为简单命令在 Qualcomm NPU 上运行 Qwen3-VLnexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-Instruct-GGUF在 Apple Silicon 上运行模型nexa infer NexaAI/qwen3vl-4B-Thinking-4bit-mlx更多模型见https://huggingface.co/NexaAI/collections这种“开箱即用”的设计让非专业算法工程师也能快速落地端侧 AI 应用。下面视频展示了通过 NexaCLI实现 PC 端 40 秒极速安装运行 Qwen 模型。4.3 强大生态覆盖主流模型与硬件伙伴Nexa SDK 已构建起完善的生态合作网络1模型支持深度适配通义千问系列Qwen-VL、Qwen-Audio、Llama 3 系列、GPT-OSS 等主流模型4/8 bit同时支持自定义模型的快速接入。HuggingFacehttps://huggingface.co/NexaAI2硬件合作与 Qualcomm、Apple、AMD、Intel、NVIDIA 等芯片厂商深度合作针对特定硬件优化运行效率。例如Hyperlink 借助 Qualcomm Hexagon NPU 的 80 TOPS 算力实现隐私与性能的兼顾在 AMD Ryzen AI 平台上模型解码速度达 51.78 tok/s。3社区支持GitHub 仓库NexaAI/nexa-sdk提供完整的示例代码、文档和社区支持开发者可快速获取技术帮助同时参与生态共建。Nexa SDK Demoshttps://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/demosNexa Android SDK Demo Apphttps://docs.nexa.ai/nexa-sdk-android/overview写在最后端侧 AI 的未来已来当云端大模型的参数竞赛进入白热化Nexa SDK 正开辟一条截然不同的赛道它不追求参数规模的极致而是专注于“让 AI 贴近用户”——贴近用户的设备、贴近用户的场景、贴近用户对隐私和体验的核心需求。随着模型压缩技术的持续进步和硬件算力的不断提升未来的 AI 应用将像手机 APP 一样普及——无需联网、无需付费、随取随用。而Nexa SDK正是这场变革的核心推动者。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”