6月iOS設備性能榜：M2穩居榜首 A系列只能等一手3nm來救
沒有新品發布，自然iOS設備性能榜的上榜設備就沒有什么更替，僅僅只有跑分變化而產生的排名變動，畢竟蘋果新品的發布節奏就是這樣的，一年下來也就幾個移動端新品，不會像安卓廠商，一
今日，騰訊正式發布新一代混元開源大語言模型。英特爾憑借在人工智能領域的全棧技術布局，現已在英特爾? 酷睿?Ultra 平臺上完成針對該模型的第零日（Day 0）部署與性能優化。值得一提的是，依托于 OpenVINO?構建的 AI 軟件平臺的可擴展性，英特爾助力 ISV 生態伙伴率先實現應用端 Day 0 模型適配，大幅加速了新模型的落地進程，彰顯了“硬件 + 模型 + 生態”協同的強大爆發力。
混元新模型登場：多維度突破，酷睿 Ultra 平臺 Day 0 適配
騰訊混元宣布開源四款小尺寸模型，參數分別為 0.5B、1.8B、4B、7B，消費級顯卡即可運行，適用于筆記本電腦、手機、智能座艙、智能家居等低功耗場景。新開源的 4 個模型均屬于融合推理模型，具備推理速度快、性價比高的特點，用戶可根據使用場景靈活選擇模型思考模式 —— 快思考模式提供簡潔、高效的輸出；而慢思考涉及解決復雜問題，具備更全面的推理步驟。
這些模型已在英特爾酷睿 Ultra 平臺實現全面適配，其在 CPU、GPU、NPU 三大 AI 運算引擎上都展現了卓越的推理性能表現 1。以酷睿 Ultra 2 代 iGPU 平臺為例，7B 參數量模型在 INT4 精度下，吞吐量達 20.93token / s；0.5B 小尺寸模型在 FP16 精度下吞吐量達 68.92token / s。值得一提的是，英特爾對新模型的 NPU 第零日支持已形成常態化能力，為不同參數量模型匹配精準硬件方案，滿足從個人終端到邊緣設備的多樣化需求。
OpenVINO：新模型快速落地的“關鍵引擎”
作為英特爾推出的開源深度學習工具套件，OpenVINO 以“性能優化 + 跨平臺部署”為核心優勢，可充分釋放英特爾硬件資源潛力，廣泛應用于 AI PC、邊緣 AI 等場景。其核心價值在于能將深度學習模型的推理性能最大化，同時實現跨 CPU、GPU、NPU 等異構硬件的無縫部署。
目前，OpenVINO 已支持超過 900 個人工智能模型，涵蓋生成式 AI 領域主流模型結構與算子庫。這樣的模型支持體系，使其能在新模型發布的 Day 0，即完成英特爾硬件平臺的適配部署。此次混元模型的快速落地，正是 OpenVINO 技術實力的直接體現 —— 通過其優化能力，混元模型在酷睿 Ultra 平臺的性能得到充分釋放，為用戶帶來即發即用的 AI 體驗。
生態共創：AI 技術到應用的“最后一公里”加速
生態合作是英特爾 AI 戰略的核心支柱，驅動人生作為其長期合作伙伴，專注于互聯網客戶端軟件研發及運營，本著“以用戶為中心，以技術為根本，以開放為原則”的理念，長期致力于技術研發和技術創新，為用戶提供優質的服務。其 AIGC 助手軟件，實現本地部署，離線使用，支持文字輸入、語音轉譯，將大模型裝進背包，可隨時隨地與它進行智能對話，還能讓它幫忙解讀文檔，編撰方案。
該應用采用 OpenVINO 推理框架，借助其快速適配能力，在混元模型發布當日即完成應用層適配，成為首批支持新模型的應用之一。
目前，驅動人生 AIGC 助手、英特爾 AIPC 應用專區和多家 OEM 應用商店的 AI PC 專區均已上線，搭載混元模型的新版本也將在近期推出，用戶可第一時間體驗更智能的交互與服務。這種“模型發布-硬件適配-應用落地”的全鏈條第零日響應，正是英特爾生態協同能力的生動寫照。
AI 的發展離不開模型創新與軟硬件生態協同 —— 模型如同燃料，生態則是驅動前進的引擎。英特爾通過硬件平臺、軟件工具與生態網絡的深度協同，實現對新模型的第零日適配，不僅加速了技術到應用的轉化，更推動著整個 AI 產業的高效創新。未來，英特爾將持續深化與合作伙伴的協同，讓 AI 創新更快走進千行百業與大眾生活。
快速上手指南
第一步，環境準備
通過以下命令可以搭建基于 Python 的模型部署環境。
該示例在以下環境中已得到驗證：
硬件環境:
Intel?Core?Ultra 7 258V
iGPU Driver：32.0.101.6972
NPU Driver：32.0.100.4181
Memory: 32GB
操作系統：
Windows 11 24H2 (26100.4061)
OpenVINO 版本:
openvino 2025.2.0
openvino-genai 2025.2.0.0
openvino-tokenizers 2025.2.0.0
Transformers 版本:
https://github.com/huggingface/transformers@4970b23cedaf745f963779b4eae68da281e8c6ca
第二步，模型下載和轉換
在部署模型之前，我們首先需要將原始的 PyTorch 模型轉換為 OpenVINOTM 的 IR 靜態圖格式，并對其進行壓縮，以實現更輕量化的部署和最佳的性能表現。通過 Optimum 提供的命令行工具 optimum-cli，我們可以一鍵完成模型的格式轉換和權重量化任務：
開發者可以根據模型的輸出結果，調整其中的量化參數，包括：
--model：為模型在 HuggingFace 上的 model id，這里我們也提前下載原始模型，并將 model id 替換為原始模型的本地路徑，針對國內開發者，推薦使用 ModelScope 魔搭社區作為原始模型的下載渠道，具體加載方式可以參考 ModelScope 官方指南：https://www.modelscope.cn/docs/models/download
--weight-format：量化精度，可以選擇 fp32,fp16,int8,int4,int4_sym_g128,int4_asym_g128,int4_sym_g64,int4_asym_g64
--group-size：權重里共享量化參數的通道數量
--ratio：int4 / int8 權重比例，默認為 1.0，0.6 表示 60% 的權重以 int4 表，40% 以 int8 表示
--sym：是否開啟對稱量化
此外我們建議使用以下參數對運行在 NPU 上的模型進行量化，以達到性能和精度的平衡。
這里的--backup-precision 是指混合量化精度中，8bit 參數的量化策略。
第三步，模型部署
目前我們推薦是用 openvino-genai 來部署大語言以及生成式 AI 任務，它同時支持 Python 和 C++ 兩種編程語言，安裝容量不到 200MB，支持流式輸出以及多種采樣策略。
GenAI API 部署示例
其中，'model_dir' 為 OpenVINOTM IR 格式的模型文件夾路徑，'device' 為模型部署設備，支持 CPU,GPU 以及 NPU。此外，openvino-genai 提供了 chat 模式的構建方法，通過聲明 pipe.start_chat() 以及 pipe.finish_chat()，多輪聊天中的歷史數據將被以 kvcache 的形態，在內存中進行管理，從而提升運行效率。
開發者可以通過該該示例的中方法調整 chat template，以關閉和開啟 thinking 模式，具體方式可以參考官方文檔（https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct）。由于目前 OpenVINOTM Tokenizer 還沒有完全支持 Hunyuan-7B-Instruct 模型默認的 chat template 格式，因此我們需要手動替換原始的 chat template，對其進行簡化，具體方法如下：
chat 模式輸出結果示例：
關于該示例的后續更新，可以關注 OpenVINO notebooks 倉庫：https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-chatbot
驅動人生應用獲取方式：
驅動人生 AIGC 助手 (https://www.160.com/aigc/index.html)
英特爾 AIPC 應用專區 (intel.cn/aipc)
1.通過使用 OpenVINO 框架版本 2025.2.0 在英特爾? 酷睿?Ultra 7 258V 和英特爾? 酷睿?Ultra 9 285H 上進行測試獲得了性能數據，計算過程發生在 iGPU 或 NPU 上。測試評估了首 Token 的延遲以及在 int4-mixed、int4-mixed-cw-sym 和 fp16 精度設置下 1K 輸入的平均吞吐量。每項測試在預熱階段后執行三次，并選擇平均值作為報告數據。
性能因使用方式、配置和其他因素而異。請訪問 www.Intel.com/PerformanceIndex 了解更多信息。
性能結果基于測試時的配置狀態，可能未反映所有公開可用的更新內容。請參閱相關文檔以獲取配置詳情。沒有任何產品或組件能夠保證絕對安全。
您的實際成本和結果可能會有所不同。
相關英特爾技術可能需要啟用相關硬件、軟件或激活服務。
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