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原文链接：https://techcrunch.com/2025/10/03/how-developers-are-using-apples-local-ai-models-with-ios-26/
原文作者：Ivan Mehta
iOS 26震撼发布：开发者如何将苹果本地AI模型融入App，实现“离线智能”？
今年早些时候，苹果在WWDC 2025上推出了Foundation Models框架，该框架允许开发者利用苹果的本地AI模型来驱动其应用程序中的功能。苹果着重强调，通过这个框架，开发者无需担心任何推理成本，即可访问强大的AI模型，并且这些本地模型内置了引导生成（Guided Generation）和工具调用（Tool Calling）等功能。
随着iOS 26的全面推送，开发者们正积极更新他们的应用，以集成由苹果本地AI模型驱动的新特性。相较于OpenAI、Anthropic、Google或Meta等巨头的领先模型，苹果的模型体积相对较小。因此，本地AI功能主要集中在提升应用的生活质量（Quality of Life），而非彻底改变核心工作流程。
以下是一些首批采用苹果本地AI框架的应用案例：
🎨 Lil Artist：AI故事生成器
儿童学习应用Lil Artist提供了多种互动体验，帮助孩子学习创造力、数学和音乐等技能。开发者Arima Jain和Aman Jain在iOS 26更新中推出了AI故事创建功能。用户只需选择角色和主题，应用即可使用本地AI模型生成故事文本。
🗓️ Daylish：智能日程表情符号推荐
日计划应用Daylish的开发者正在开发一个原型，该原型能根据时间轴事件的标题，自动推荐合适的表情符号。
💰 MoneyCoach：消费洞察与自动分类
财务跟踪应用MoneyCoach利用本地模型实现了两个实用功能：首先，它能显示消费洞察，比如用户某一周的食品杂货支出是否超出了平均水平；其次，对于单笔支出项目，应用能自动建议合适的类别和子类别，简化快速录入流程。
📚 LookUp：单词学习新模式
单词学习应用LookUp新增了两个利用苹果AI模型的模式。新的学习模式利用本地模型为单词创建例句，并要求用户解释单词在句子中的用法。此外，开发者还利用设备端模型生成单词的“词源地图”视图。
✅ Tasks：智能任务管理
任务应用Tasks实现了使用本地模型自动建议标签的功能。它还能检测重复出现的任务并相应安排。更强大的是，用户可以直接口述一些事项，本地模型能将其拆解成多个独立任务，整个过程无需联网。
📓 Day One：日记提炼与标题生成
Automattic旗下的日记应用Day One正在使用苹果模型来提取日记摘要和建议标题。团队还增加了一个功能，能根据用户已写的内容生成提示语，引导用户深入写作。
🍲 Crouton：食谱优化助手
食谱应用Crouton利用Apple Intelligence来建议食谱标签、命名计时器，并能将一大段文字说明分解成易于遵循的烹饪步骤。
Loving Foundation Model access on iOS 26, so many possibilities. Here are a few simple features that we’ve added in Crouton so far 😊 pic.twitter.com/8uU65VF8WL
— Devin (@JustMeDevin) September 15, 2025
✍️ Signeasy：合同关键信息提取
数字签名应用Signeasy使用苹果的本地模型来提取合同中的关键见解，并为用户提供正在签署文件的摘要信息。
🎧 Dark Noise：声音景观生成
背景音应用Dark Noise利用苹果的本地模型，允许用户用几个词描述一个声音景观，并据此生成该音景。生成后，用户还可以调整其中不同元素的音量比例。
🏎️ Lights Out：F1赛事评论摘要
由著名Twitter客户端Avery和Mastodon客户端Mammoth的开发者Shihab Mehboob推出的F1赛季追踪新应用Lights Out，使用设备端AI模型来实时总结比赛评论。
📝 Capture：笔记智能分类
笔记应用Capture利用本地AI，在用户输入笔记或任务时，为其推荐合适的分类。
☀️ Lumy：天气智能建议
太阳和天气追踪应用Lumy现在利用AI提供与天气相关的智能建议。
💳 CardPointers：智能卡片问答
CardPointers是一款帮助用户追踪信用卡消费并提供积分赚取建议的应用。新版本利用AI，使用户能够针对其持有的卡片和优惠进行提问。
🎸 Guitar Wiz：多语言支持与和弦解析
Guitar Wiz吉他学习应用以多种方式使用了苹果Foundation Model框架：学习和弦时会显示和弦解释；为高级演奏者根据时间间隔显示洞察；AI模型还帮助开发者实现了对超过15种语言的支持。
💪 SmartGym：健身计划智能转换
SmartGym应用使用本地AI将健身描述转换为带有组数、次数和器械的步骤化训练计划。它还为用户提供月度进度、训练细分和单次运动表现的总结。
🧘 Stoic：个性化提示与总结
日记应用Stoic利用苹果模型根据用户的情绪记录提供个性化提示，模型还能帮助用户总结帖子、搜索历史条目并进行整理。
🎾 SwingVision：运动姿态反馈优化
这款帮助网球和匹克球（Pickleball）选手通过视频录像改进姿势的应用，现在正使用Foundational模型来提供可操作且具体的反馈。
📊 Zoho：跨应用内容处理
印度生产力套件公司Zoho正在其应用（如文档应用Notebook和电子表格应用Tables）中利用本地模型驱动摘要、翻译和转录功能。
🏋️ TrainFitness：器械替代建议
这款健身应用使用设备端模型，在用户缺乏特定器械时，为其建议替代的锻炼动作。
📝 Stuff：语音转任务
这款待办事项应用新增了一个“收听模式”，它利用苹果的AI模型来收听用户的语音指令，并将其转换为单独的任务列表。
我们将持续更新此列表，以追踪更多采用苹果本地模型的应用。
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