从手机到Mac一条连接线都不用

LM所发布的LM Link功能将设备之间的算力壁垒给打破了, 只要你在Mac之上安装好LM应用, 手机与电脑登录同一账号, 那么就能凭借手机上的LM客户端对Mac本地的大模型进行远程调用, 整个过程无需额外数据线, 也并非依赖第三方云服务。

这表明, 你的手机刹那间具备了一台本地AI服务器的能力。这个于2026年6月5日更新的功能 , 使得那些原先仅能在高端显卡上运行的70亿参数模型 , 借助Mac的算力为手机予以服务。这对于那些屡屡在移动端有AI辅助需求的用户而言 , 属于一个实用的抉择。

本地模型实现跨设备调用

LM Link的核心价值在于, 将本地模型与移动设备相连接, 当用户启用此功能时, 系统会于两台设备之间构建一条安全通道, 手机的AI请求会被发送至Mac, 由Mac本地的模型去完成计算后再予以返回其结果。

此设计化解了两个难题, 其一为手机自身算力存有局限, 运行大模型颇为费劲, 其二是云端服务具隐私风险以及延迟状况。LM Link能使你既能够享用本地模型的速度还有隐私保护, 又能够借助手机在任何时候随地进行调用。测试表明, 于M2芯片的MacBook Air上面, 响应速度相较于云端服务快大约30%。

端到端加密保障数据安全

重点设计方向之中存在着隐私保护, 此事在LM Link方面得以体现。官方作出确认, 所有设备间关于数据的通信都会借助端到端进行加密处理, 而且是以定制那种网状虚拟专用网络作为运行基础, 设备不会直接地暴露于公共互联网当中。

这表明, 你的对话历史, 以及上传的文件, 于传输进程里, 皆处于加密情形, 并且Mac之上的模型不得以被外部扫描。就处理敏感数据的企业用户而言, 此项功能相较于利用GPT诸如此类的云端服务, 更能让人安心。于2026年5月开展的独立安全审计表明, 该方案达成了企业级数据保护标准。

兼容各类Mac本地模型

LM Link不会限定对于模型的使用选择, 它能够支持用户在Mac上所安装的任何模型, 涵盖苹果自身的基础模型, 并且也与借助Ollama、lluma.cpp等工具而部署的开源模型相兼容。

嗯哼, 体验效率, 是由Mac的硬件性能所决定的。在配备Llama 3 70B模型的Mac Studio M2 Ultra上进行运行, 手机端的延迟能够被控制在800毫秒以内；然而, 在内存仅有8GB的MacBook Air上面, 针对同样的那个模型, 会出现非常显著的卡顿现象。所以建议咱们, 至少得拥有16GB统一内存的Mac, 才能够获取到流畅的体验。

预览期免费使用

关于价格这一范畴, LM当下已然确定LM Link在预览的这个阶段是全然免费的, 这就表明了在当前这个时刻, 任何一个人都能够以零成本去体验此项功能, 完全不必为产生费用而忧心烦恼。

预览完毕之后, LM会留存免费方案, 与此同时推出付费方案, 具体之处在于价格以及功能分层尚未予以公布, 不过依据内部人士所透露的情况来看, 免费版本有可能对每日调用次数以及模型大小加以限制, 对于普通用户而言, 建议趁着免费这段期间多多进行测试, 以此查看是否契合自身的使用场景。

降低本地AI部署门槛

其为降低本地人工智能部署门槛所设计, 不存在需要知晓命令行此等情况, 也无需深度技术常识, 在图形界面中将该应用下载安装完毕后, 能够搜索、下载以及运行各类开源之大型模型。

将LM Link功能予以结合之后, 这般易用性朝着移动端得以进行延伸, 技术方面的小白也能够于Mac之上开展模型部署, 随后借助手机聊天所下载的模型来展开交互, 这极为显著地降低了本地化AI的所拥有的门槛, 使得更多的人能够去体验开源模型所具备的魅力。

你认为那种手机借助电脑算力的模式, 会变成未来 AI 运用的主要方式吗, 欢迎于评论区去分享你的见解, 点赞并转发以使更多人知晓这个新功能。