Apple 端侧 30 亿参数模型：混合精度压缩、跨层 KV 共享与私有云分流

• 核心方案：ByteByteGo 梳理 Apple 工程博客，AFM 3 Core 为 30 亿参数模型；在 iPhone 上运行需同时处理权重存储、内存带宽、KV 缓存以及功耗与散热约束。
• 权重压缩：早期模型混合 2-bit 与 4-bit 调色板量化，平均 3.7 bit/权重，30 亿权重约占 1.39GB；后续模型主解码器权重用 2 bit、嵌入表用 4 bit，并通过量化感知训练维持质量。
• 缓存与适配器：跨层 KV 共享将模型按 5:3 深度比分块，第二块复用第一块末层的 key/value，使 KV 缓存内存下降 37.5%；rank-16 LoRA 适配器以 16-bit 存储、约数十 MB，可按功能加载、缓存或换出，避免为每个任务复制基础模型。
• 硬件与云端：CPU、GPU、ANE 分工执行，优化数据布局、拆分大数组并减少内存拷贝；设备端处理摘要、抽取、分类，复杂请求进入 Private Cloud Compute，只有授权边界内可解密，服务端模型使用 MoE 与并行处理。
• 2026 更新：AFM 3 Core Advanced 为 20B 总参数稀疏模型，每次仅激活 1–4B 参数，全模型存于闪存、仅按提示加载专家权重；PCC 工作负载可运行在 Google Cloud 的 NVIDIA GPU 上。
• 行业意义：这条工程拆解把端侧 LLM 的可行性落在权重量化、KV 缓存复用、适配器共享与端云分流四个可度量环节；对手机、PC 与边缘设备上的模型部署，关键不只是模型大小，而是存储、带宽与运行时资源调度能否同时满足。

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