在WWDC26主题发布会上，Apple正式推出第三代Apple Foundation Models（Apple基础大模型，简称AFM），整套系列共包含五款模型：部分为端侧本地运行版本，部分为云端版本，其中一款部署在谷歌云服务器、依托英伟达显卡算力运行。

Apple在2024年首次发布自有基础大模型，当时产品线分为两类：一款约30亿参数的设备端语言模型，以及苹果官方描述的依托私有云端计算（Private Cloud Compute）、搭载Apple自研芯片服务器运行的更大规模云端语言模型。

私有云端计算（PCC）是Apple极具前瞻性的项目，核心目标是在提供云端AI能力的同时，维持与设备本地运算同级别的用户隐私保护标准。

为此Apple坚持全链路自研闭环：私有云端计算全部部署于Apple自有数据中心，服务器搭载Apple自研芯片。即便如此，整套隐私防护体系仍可由第三方安全研究人员独立审计核验。

但Apple自研AI落地进度不及预期，因此选择与谷歌达成合作，以谷歌Gemini大模型技术为底层基座搭建全新AI体系，相关成果已于本周WWDC26发布会正式公布。

第三代AFM共五款，分为端侧本地模型与云端服务器模型两大阵营：

1.端侧本地：AFM 3 Core、AFM 3 Core Advanced

2.云端服务：AFM Cloud、ADM 3 Cloud (Image)、AFM 3 Cloud Pro注：ADM 3 Cloud (Image) 中D代表diffusion（扩散模型），即图像生成领域主流技术。

除AFM 3 Cloud Pro以外，其余四款模型均可在搭载Apple自研芯片的设备上运行；而AFM 3 Cloud Pro是唯一特例，部署于谷歌云、依托英伟达GPU提供算力。

Apple首次将私有云端计算（PCC）架构拓展至第三方基础设施，同时官方承诺完整保留Apple严苛的安全与隐私防护体系。

Apple对五款模型的功能定位逐一说明：1.AFM 3 Core：上一代30亿参数稠密大模型的迭代版本，回答质量实现全方位升级。

2.AFM 3 Core Advanced：Apple最强端侧本地大模型，原生支持多模态交互，可实现生动拟人语音、高精准听写等核心功能。该模型基于Apple前沿自研技术打造，共200亿参数，采用稀疏激活架构：单次指令仅激活10亿至40亿参数运算，无需调动全部200亿参数。仅搭载顶级苹果自研芯片的设备可解锁并优化运行该模型。

3.AFM 3 Cloud：云端主力通用模型，针对响应速度、算力效率、综合性能完成深度调优。

4.ADM 3 Cloud (Image)：图像生成与编辑专用扩散模型，支撑全新图像创作工具Image Playground及全套专业照片编辑功能。

5.AFM 3 Cloud Pro：Apple云端高阶大模型，承担高负载复杂场景运算，包括智能代理工具调用、多层级深度逻辑推理等需求。

AFM 3 Core Advanced（端侧200亿参数稀疏模型）：在终端设备本地搭载200亿参数大模型是行业重大突破。面向大众消费级设备的本地大模型，参数规模普遍仅维持在几十亿级别。

Apple采用稀疏激活架构实现流畅运行：根据用户提示词，单次仅激活最高40亿参数参与运算，区别于传统稠密模型每一次请求都需要完整调动全部参数。

该技术思路与混合专家模型（MoE）有相似之处，但这套选择性参数激活方案源自Apple自研技术，相关细节已于一年前发布论文《面向大语言模型的指令跟随剪枝算法》完整披露。

AFM 3 Cloud Pro（谷歌云英伟达算力高阶云端模型）：这是唯一部署在第三方基础设施的模型，Apple安全博客本周发布文章披露了相关技术细节，核心安全设计如下：

Apple与谷歌联合搭建的防护能力，远超传统机密计算部署方案：防护范围不局限于机密虚拟机，可抵御特权侧信道攻击等各类利用系统高权限发起的入侵；固件、宿主机系统、客户虚拟机、应用代码全部纳入可信计算边界，全程满足可审计透明化、无超额特权访问承诺。

供应链攻击风险防控：所有接入PCC体系的谷歌云硬件，均生成加密可核验、仅追加写入的硬件台账记录；若硬件组件遭篡改存在窃取用户数据风险，软件可信认证至少依托两家独立厂商提供的信任根双重校验。

隐私安全前置设计：即便依托机密计算部署，整套推理流程从底层架构起就嵌入隐私防护。谷歌云PCC复用Apple自研芯片私有云的分层安全架构：每条用户请求的初始网络数据解析隔离在独立命名空间进程；共享推理软件设置短生命周期自动销毁机制；加密可信密钥存储于独立隔离的机密虚拟机，隔绝外部访问。

Apple机器学习研究博客表示，五款大模型共享同一套基础预训练底座，后续再针对不同硬件架构、使用场景做专项微调，同步新增音频理解、图像识别、超长上下文推理、高清图像生成等多模态能力。

训练数据源构成包含：公开网络信息、第三方授权商用数据、开源数据集、专项调研采集数据、AI合成数据。苹果着重强调：训练全程不会使用任何用户交互数据；同时网站内容发布方可自主选择退出，拒绝自身内容被用于基础大模型训练。

Apple组织大规模人工评测团队，从指令遵循准确度、事实真实性、文本表达逻辑、图像识别能力多维度对第三代AFM开展打分评测，并与上一代模型横向对照：

通用文本能力：AFM 3 Core、AFM 3 Cloud对比前代模型，在多语言人工盲测中获得更高偏好率。评测覆盖四大全球语言分组，包含通用英语、多组小语种地区，证明模型性能在全球各语种场景下表现稳定。

图像理解能力（英文场景）：AFM 3 Core、AFM 3 Cloud图像识别效果显著优于2025版前代模型。

听写转写任务：AFM 3 Core Advanced与Apple现有商用听写系统对比，在七项核心质量维度中综合偏好率全面领先，文本格式、语义理解等细分维度均实现稳定提升。