iPhone 也能跑 35B 大模型Edge0 端侧推理深度体验与五大平台横向对比【免费下载链接】Edge0项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/Edge0Edge0是一个开源的流式 MoE 推理框架核心配方是「SSD 专家卸载 Recover-LoRA Prerouter 路由预测」能把 35B 级别的混合专家MoE大模型完整跑在 iPhone、Mac、Android、Windows 等消费级设备上。这篇文章带你实测它的 iPhone 端侧推理 App并横向对比 iOS、macOS、Android、Windows、Python 五大平台的性能表现。一、为什么 35B MoE 能塞进手机传统认知里35B 参数模型至少要几十 GB 显存。Edge0 的解法很巧妙MoE 模型每个 token 只会激活一小部分专家所以不必把全部权重装进内存——SSD 专家卸载专家权重以 4-bit 量化后放在磁盘上按需流式加载进内存/GPU峰值内存由「活跃专家集」决定而不是总参数量Prerouter 路由预测一个训练好的小型预测头提前一个 token 预判下一层要用哪些专家让权重加载与生成过程并行解码吞吐最高提升 59%Recover-LoRA4-bit 基座冻结不动用蒸馏训练的 LoRA 适配器找回大部分量化损失。详细原理可以阅读 docs/streaming.md、docs/prerouter.md 和 docs/moe.md。二、iPhone 端Edge0 35B 实测体验iOS 版 App源码位于 ios/是一个 SwiftUI 应用推理核心为Edge0MLXSwift MLX Swift计算走 Metal检查点解析在Edge0Core模块部署目标是 iOS 17。手机 App 的实际表现模型设备Prefill首 token 延迟 (TTFT)Decode8BiPhone 16 Pro (iOS 26.6.2)7.2 tok/s3.6 s10.9 tok/s35BiPhone 16 Pro (iOS 26.6.2)4.9 tok/s2.1 s6.4 tok/s几条值得注意的体验细节35B 版本需要把原始检查点重打包官方发布格式每个专家是「19 GB 大文件里的 9 次散读」在 iPhone 上太慢构建时用 ios/tools/repack_experts.py 重写成「每个专家一次顺序读 每层一个文件」打包后约 20 GB模型选择后才会加载8B 与 35B不会同时驻留内存切换模型即卸载上一个每条回复下方直接显示 token 数、TTFT、prefill/decode 速率和峰值内存数据透明前缀缓存Prefix Cache存放在 Application Support 目录源码见 ios/Sources/Edge0MLX/Edge035B/PrefixCache.swift。6.4 tok/s 的解码速度意味着手机上「边想边打字」的体验已经成立——对于不需要实时交互的场景写作、代码、问答完全可用。三、五大平台横向对比Edge0 是「一套配方、五个运行时」同一模型、同一套 LoRA Prerouter 适配器在不同平台各有一套原生引擎。以下是各平台的实测数据数据取自各目录 README 的 Performance 章节平台参考设备35B Decode35B Prefill技术栈iOSiPhone 16 Pro6.4 tok/s4.9 tok/sSwift MLX Swift (Metal)macOS (App)MacBook Air M310–12 tok/s70–130 tok/sRust Tauri 2macOS (Python)Mac mini M4 Pro 24GB14.9–17.7 tok/s113/140 tok/sPython MLXAndroid骁龙 8 Elite · 16GB6–9 tok/s持续 9.46首个增量轮次约 1 sKotlin llama.cpp (NEON)Windowsi7-14700K RX 9070 GRE约 27.7 tok/s约 70 tok/sC Vulkan同机 8B 档参考Android 约 10 t/s 稳态、Windows 约 44.8 t/s、iOS 约 10.9 t/s。几点横向观察桌面平台明显更快——Windows 版 35B 解码接近 28 tok/s是 iPhone 的 4 倍多得益于独立显卡Vulkan与更大内存带宽两个移动平台速度接近6–9 tok/s但工程路线完全不同iOS 走 MLX/Metal 统一内存Android 走纯 CPU ARM-NEON 专家按需换页12–16GB 内存即可跑 35B移动端有「冷池代价」Android 版在全新话题的第一轮会冷启动专家池TTFT 可达 10–15 s之后热轮次降到 1.1 s 左右所有平台共用「峰值内存只算活跃专家」的设计35B 在 Mac 上峰值活跃内存仅约2.9 GiB、iOS 上 4 GB 常驻。各平台源码与构建指南ios/README.md、macos/README.md、android/README.md、windows/README.md。四、速度之外的关键质量损失有多大端侧量化最大的顾虑是「变慢还能忍变笨怎么办」。官方用 OpenCompass 对 int4 管线与 fp16 原模型做了同条件评测Benchmarkedge0-35b (int4)基座 fp16差距AIME 202686.692.7-6.1HumanEval90.995.1-4.2GPQA-Diamond79.881.8-2.0MMLU-Pro81.084.6-3.6平均79.283.2-3.9平均只掉 3.9 分8B 档掉 2.8 分MMLU-Pro 甚至超过部分基线——这正是 Recover-LoRA 的作用。评测细节见主 README.md 的 Quality 章节。五、快速上手指南想体验 iOS 版需要 Apple Silicon Mac Xcode iOS 17 以上的 iPhone开启开发者模式。按 ios/README.md 下载模型放入Models/目录35B 额外执行一次repack_experts.py重打包Xcode 里改好签名后 Run 即可Python 玩法macOSpip install -e .[dev,fetch]后一条命令起步edge0 serve还提供 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口源码在 python/src/edge0/server/进阶研究整体架构见 docs/architecture.md35B 模型规格40 层 × 256 专家、Top-4、33 个 Prerouter 头见 docs/models/edge0-35b.md。六、总结Edge0 适合谁✅ 想在手机上离线跑大模型、看重隐私与无网可用✅ 开发者想研究「SSD 流式 MoE 推理」这套方法论框架、补丁集、各平台引擎全部开源Apache-2.0✅ 需要 OpenAI 兼容 API 自托管端侧模型的团队。它的取舍也很明确移动端解码速度在 6–12 tok/s 量级换来的是隐私、离线、无需服务器桌面端尤其 Windows 独显体验则接近可用的流畅度。项目规划中 2026 Q4 还将发布统一推理框架一套 API 自动适配五大平台——这是端侧大模型领域少见的、把「系统工程」做到底子的开源项目。【免费下载链接】Edge0项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/Edge0创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考