Apple’ın PrismML ile görüşmeleri, 27 milyar parametreli yapay zekâ modelinin iPhone 17 Pro’da çalıştırılmasıyla yeni bir dönemi başlatabilir.
Apple, The Information’ın haberine göre, daha büyük yapay zekâ modellerini doğrudan iPhone’larda çalıştırmak amacıyla PrismML girişimiyle görüşmeler gerçekleştirdi. Bu temaslar, PrismML’nin 27 milyar parametreli Qwen 3.6 büyük dil modelini iPhone 17 Pro üzerinde tam kapasiteyle başarıyla çalıştırmasının ardından geldi. Gelişme, Apple Intelligence özelliklerinin cihaz üzerinde daha fazla yürütülmesini sağlayarak hem maliyetleri azaltma hem de kullanıcı gizliliğini güçlendirme potansiyeli taşıyor.
PrismML’nin, Alibaba’nın açık kaynaklı Qwen 3.6 modelinin boyutunu optimize ederek iPhone 17 Pro’da eksiksiz çalışmasını sağladığı belirtildi. Qwen 3.6, 27 milyar parametreye sahip bir model olarak öne çıkıyor. Bu, Apple’ın kendi 20 milyar parametreli cihaz içi AFM 3 Core Advanced modelinden daha yüksek bir sayıya işaret ediyor.
İki model arasındaki temel fark sadece toplam parametre sayısı ile sınırlı kalmıyor. PrismML’nin iPhone 17 Pro’da çalıştırdığı Qwen 3.6 modelinde 27 milyar parametrenin tamamı aynı anda etkin durumda bulunuyor. Apple’ın AFM 3 Core Advanced modeli ise seyrek mimari yapısı kullanıyor. Bu yapı sayesinde model, toplam 20 milyar parametreye sahip olmasına rağmen aynı anda yalnızca 1 ila 4 milyarını etkinleştiriyor.
Apple’ın mevcut AFM 3 Core Advanced modeli, iPhone 17 Pro ve iPhone Air modellerinde Siri AI için daha etkileyici sesler sunuyor. Ayrıca iOS 27 yenilikleri kapsamında sistem genelinde geliştirilmiş dikte gibi özellikleri destekliyor. PrismML’nin teknolojisi ise daha yüksek parametre sayısı ve tüm parametreleri eş zamanlı kullanma yeteneğiyle Apple’ın mevcut yaklaşımından farklılaşıyor.
Daha büyük yapay zekâ modellerinin doğrudan iPhone’larda çalıştırılması, Apple Intelligence özelliklerinin önemli bir kısmının Apple’ın Private Cloud Compute sunucuları yerine cihaz üzerinde yürütülmesini sağlayabilir. Bu strateji, Apple’ın operasyonel maliyetlerini düşürme potansiyeli taşıyor. Aynı zamanda, işlemlerin daha fazla cihaz üzerinde gerçekleştirilmesi, kullanıcı gizliliğinin daha da güçlendirilmesine doğrudan katkıda bulunabilir.
