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微网站 文章,深圳罗湖建网站,邢台网站建设58,合肥建设网站的公司大家好#xff01;我是菜哥#xff01;你是否幻想过要一个陪伴你在身边的AI助理#xff1f;这个助理及时响应你的诉求#xff0c;默默执行任务#xff0c;同时又不会把你的隐私传递到云端#xff0c;还有就是免费打工。其实这是端侧AI一直致力于解决的方向#xff0c;将…大家好我是菜哥你是否幻想过要一个陪伴你在身边的AI助理这个助理及时响应你的诉求默默执行任务同时又不会把你的隐私传递到云端还有就是免费打工。其实这是端侧AI一直致力于解决的方向将 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。今天分享的这个项目就是端侧AI领域的一个最新进展Nexa SDK这个项目为端侧AI的落地实现带来了很多有意思的体验让 “边缘AI推理” 更加触手可及快来看看吧这么有意思的项目欢迎 Star 一下代码https://github.com/NexaAI/nexa-sdkHuggingFacehttps://huggingface.co/NexaAI一、端侧场景化体验——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 生态可延伸至多模态交互、本地知识库、实时场景感知等多元场景。1. 移动端口袋里的“隐私AI管家”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EmbedNeural它结合SDK让手机成为“永不离线的视觉搜索引擎”。极简两步完成部署体验步骤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。还有更多的可玩性比如理解你输入的各种多模态信息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、医生基于 Nexa SDK 构建的本地 AI 助手重新定义了 PC 端 AI 体验。这款相当于“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 全场景多模态从汽车到 IoT 的“感知大脑”Nexa SDK 的场景延伸能力还可以用在你的汽车上车载场景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。除此之外如果你对机械臂/机器人等IoT设备感兴趣也是完全可以的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。二、技术探寻AI 的“最后一公里”如何在设备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。但是端侧 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。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。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”。Nexa 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。有同学可能想了解和其他本地推理框架例如Ollama的区别这张表也给出了更直观、清晰的展示来自 nexa-sdk README三、目前支持哪些模型与硬件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端侧 AI 的未来已来当云端大模型的参数竞赛进入白热化端侧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。如果你也对端侧AI感兴趣或者想体验端侧 AI 的魅力不妨前往 GitHub 为 NexaSDKhttps://github.com/NexaAI/nexa-sdk/点亮 Star或下载示例代码用一行命令启动属于你的本地 AI 模型。Nexa SDK在github上还发布了有奖征集活动使用Nexa SDK的优秀应用开发者可以获得1500美元的优质应用奖励更有5000美金特别奖励等待你来领取哦端侧 AI 的未来等待你亲手开启欢迎扫码加入NEXA SDK国内的社群相关链接项目仓库地址https://github.com/NexaAI/nexa-sdkHuggingFace 模型地址https://huggingface.co/NexaAI