想了解 iPhone 17 Pro 上 AI 模型的性能表现？看这篇，详细分析了 8GB 以内模型的跑分情况。
Artificial Analysis 与 Liquid AI 联合发布手机端 AI 跑分基准，测试苹果 iPhone 17 Pro 上的 AI 模型表现。测试涵盖 5 项基准，包括 BFCL、IFBench 等，模型对象为 4 bit 量化后体积不超过 8GB 的模型。Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B 在上下文长度限制为 16K tokens 时得分最高，LFM2.5-8B-A1B 在响应时间限制为最长 1 分钟时排名第一。
Artificial Analysis 公布苹果 iPhone 17 Pro 跑 8GB 以内本地 AI 性能排名
IT之家 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。 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）。 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。 IT之家附上相关截图如下：