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Artificial Analysis 公布苹果 iPhone 17 Pro 跑 8GB 以内本地 AI 性能排名_我的网站

一 |      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。    本网讯（刘芷帆）          　　近日，民盟市委法制委员会、民盟龙港区基层委员会走进龙湾街道开展普法宣讲活动。         　　活动现场，法官、专业律师向街道、社区工作人员介绍电信网络诈骗与养老诈骗案件的类型、手段及特点，并结合当前易发生的常见诈骗案例，重点讲解推销保健品、网络贷款、代办信用卡等多种诈骗形式。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。

二 | 随后，还为大家发放“走进民法典”宣传手册、播放普法小视频，将法条以生动灵活的方式展现给在场人员。         　　此次普法宣传，进一步增强工作人员法律维权意识，提高大家依法表达诉求的能力，营造“遇事找法、解决问题用法、化解矛盾靠法”的良好氛围。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。附上相关截图如下：。

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Published on:09:51:03