2026年9月20日星期日

iPhone 18 Pro 系列开卖了,但苹果没告诉你的是……

首发购入 iPhone 18 Pro 的朋友,这两天应该已经陆续拿到新机了。

不过,当大家正沉浸在开箱把玩的新鲜感里时,也不妨看一眼这两天数码圈里的「奇妙温差」——

一边是普通用户忙着撕膜、导数据、挑手机壳;另一边则是各路拆解博主与硬件极客,早就备好了热风枪、显微镜和专业工具,准备把这台新机最底层的秘密一层层剥开。

趁着这股拆机热潮,我们综合了多方的深度拆解与实测发现,带你越过发布会的精美 Keynote,去看看那些真正藏在机身之下的底层秘密。

在不变的机身里,重新设计一切

单看外观,这一代 iPhone 18 Pro 几乎没有给老用户制造任何陌生感,机身尺寸与开孔跟前代一模一样,甚至直接套上 iPhone 17 Pro 的手机壳都能严丝合缝。

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然而,当底部螺丝拧开、屏幕掀起,映入眼帘的却是一场彻底推倒重来的内部大改造。

给 A20 Pro 盖一间「空调房」

其中最具代表性的,正是核心发热源 A20 Pro。

苹果将以往应用于 Mac 芯片的封装思路移植到了 iPhone 上:过去像玩「叠叠乐」一样扣在 SoC 头顶的内存颗粒(PoP 叠层封装),这次被平移搬到了 SoC 的旁边并与其封装在一起。

而且 A20 Pro 本身,也从前代产品的「背对」,变成了「正对」VC 均热板。

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图|Apple

这种设计的好处显而易见:移走阻隔热量的内存层,让芯片直接裸露在主板表层,通过一层全新的导热金属箔(下图),把热量直接、高效地传导给上方的 VC 均热板。

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图|微机分 WekiHome

发布会上,苹果专门提到这块均热板的面积达到了上一代的三倍。而实机拆解也直观地印证了这一点:

整块均热板几乎覆盖了机身内部的绝大多数区域,配合后盖大面积铺展的石墨散热膜,在被动散热架构上,甚至不输一些 Android 游戏手机。

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图|微机分 WekiHome

可以说,这次 iPhone 18 Pro 系列的主板和散热设计经历了系统级的工程改造,落到实际体验里,转化成了用户感知最强烈的几项日常改善:

户外强光下长时间使用更不容易降亮度;长时间打高负载游戏也能够保持持久稳定而不易掉帧;而对于经常拍摄的内容创作者来说,更充裕的散热冗余,也赋予了设备更可靠的长时间高规格录制能力。

灵动岛变小了,但代价是……

翻到机身正面,这一代肉眼最容易捕捉到的变化,就是灵动岛终于第一次缩小了。黑色区域收窄之后,顶部状态栏的施展空间明显充裕了不少,系统也顺理成章地解锁了同时常驻 3 个实时活动(Live Activities)的能力。

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图|MacWorld

这项缩小的背后并非硬件组件的凭空删减。显微镜下的拆解显示,苹果是将原本挤在灵动岛里的 Face ID 红外摄像头挪到了左上角状态栏区域,并放在了屏幕面板的下面。

为了保证这颗红外摄像头能够顺利穿透屏幕,发射和接收红外光,左上角对应区域的 OLED 像素被特殊重构,采用了更稀疏的 W 型像素排列以预留透光间隙。

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图|微机分 WekiHome

那么,代价是什么呢?

细看之下,左上角状态栏的时间文字在边缘存在轻微的发虚感。关于这一点,开卖这几天在社交平台上说法两极分化:视力敏锐或经常凑近看屏幕的用户觉得相当明显,但也有不少人觉得正常视距下几乎感知不到。

我们编辑部的小伙伴就在抖音等平台上刷到了不少类似的求助帖,甚至有刚拿到新机的用户以为自己抽中了品控翻车的瑕疵屏……

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当然这绝对不是做工翻车,而是本身就是这么设计的,是屏幕在替红外摄像头「负重前行」——为了让外界光线顺利穿透屏幕到达下方的红外摄像头,苹果不得不主动降低该区域的像素密度。

即便系统在算法层面做了一定的边缘过渡与亮度补偿,在浅色背景、近距离注视、特定角度下,依然能察觉到物理妥协留下的微妙痕迹。

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另一个更影响日常体验的变化在于贴膜

爱范儿在首发实测中已经发现,由于红外摄像头被移至屏下,磨砂膜或防窥膜会显著阻挡、散射红外线,进而明显拖慢 Face ID 的解锁速度

若是「防窥+磨砂」复合膜,甚至会导致完全无法录入面容,即便是在正常录入之后再贴上膜,也无法解锁。

这一物理特性也迅速引起了配件厂商的注意。日本数码配件品牌 NIMASO 近日便紧急发布公告,称收到多起用户反馈贴上 iPhone 18 系列防眩光/磨砂膜后导致 Face ID 无法正常识别,目前已在各官方渠道紧急下架停售相关产品并展开调查。

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图|日本配件品牌 NIMASO 关于磨砂膜影响 Face ID 紧急下架的公告

因此,今年 iPhone 18 Pro 系列用户在选膜时,最稳妥的方案还是首选 AR 抗反射膜,尽量避开在左上角未做特殊透光处理的厚防窥膜或磨砂膜,以免出现 Face ID 无法使用的问题。

有了真实虚化,也有了妥协

iPhone 18 Pro 首次为主摄塞进了一套机械可变光圈,在原生相机中提供了 f/1.48、f/1.8、f/2.8、f/4 四档调节。

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拆解显示,与以往部分 Android 机型外挂叶片的做法不同,苹果这套由 6 片激光切割叶片构成的机械机构,被直接做进了镜头模组的内部,可靠性和体积都能做得更优秀。

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图|REWA

但机械叶片也带来了新的物理代价。核心问题在于,一般的相机镜头的光圈叶片放在镜组的内部,而 iPhone 18 Pro 系列的光圈叶片位于真正的镜头外侧。

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图|AI 生成,仅供示意

而这导致了无法忽略的眩光问题:在特定强光角度下收缩光圈,物理叶片的边缘反射还会引来明显的梯形眩光。

以及实测显示,夜景下的经典鬼影依然存在。

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机身里还藏着这些「小心思」

更难的维修,与 QLC「盲盒」

这几年,关于「维修权」的争论把苹果推上过不少次风口浪尖。

根据 REWA 的测试,在这一代,官方的 Repair Assistant(维修助手)已经支持屏幕、电池以及前后摄模块的跨机拆件互换,完成系统配置后,设置中会直接识别并显示为「正品(Genuine)」,后盖玻璃这次也彻底免去了配对认证,换上即用。

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图|REWA

然而,外围配件虽然容易换了,主板深处的结构设计却给第三方维修设下了更苛刻的物理门槛。拆解显示,闪存与电源管理芯片被夹在了双层主板的夹层中间。

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图|REWA

这意味着以往常见的「买低配再手动扩容」路线,如今可能要冒着整块主板报废的风险,先做主板分层,扩容难度提升到地狱级

与第三方维修门槛一同被推高的,还有官方的保外维修成本。查阅苹果官方公布的维修定价:

换屏费用 iPhone 18 Pro 为 2698 元、Pro Max 为 3198 元;而电池更换价格较前代再涨 79 元,史上首次突破 1000 元大关(两款均为 1048 元)。

好笑的是,TechRadar 采访了苹果硬件 VP Tom Marieb(也就是现任 CEO 之前担任的职位),这位 VP 居然表示看到人们给 iPhone 屏幕贴膜会让自己「浑身不舒服」。

苹果对屏幕很自信,这没什么问题,问题是大家付不起动辄几千的换屏费用啊……

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如果主板等核心部件损坏,iPhone 18 Pro 与 Pro Max「其他损坏」的预估维修费用更是分别高达 6898 元和 7298 元

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图|Apple Support

这也让 188 元换屏/换背板、电池损耗免费更换的 AppleCare+,成了不少首发用户眼里的必选项。

回到这颗闪存本身,结合多方的拆解与实测,今年 256GB 版本 iPhone 18 Pro 系列搭载的是 TLC 颗粒;而爱范儿手上的两台 1TB 版本则均采用了东芝的 QLC。

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在顶级旗舰上混用 QLC 是好是坏,外界众说纷纭。不过,至少苹果在自研主控、动态缓存与磨损均衡算法上做了针对性优化,尽可能去弥合它与 TLC 在读写体验与寿命上的物理差距,以应对日常高频录制 ProRes 视频等专业创作需求。

网络、基带和电池

除了散热、镜头和主板,这代新机在网络、基带与电池上也藏着几个很有意思的冷知识。

信号向来是 iPhone 被大家吐槽最多的痛点,今年自研的 C2 基带一出,不少人都以为苹果终于要全面告别高通了。翻看加拿大、日本等地区的官网规格表,18 Pro 和 Pro Max 也确实都明晃晃标着 Apple C2。

而据芯片分析机构 TechInsights 的拆解,美版 iPhone 18 Pro Max 搭载的依然是熟悉的高通骁龙 X80。

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回头再翻美国官网才发现,苹果其实早就留了心眼:小号 18 Pro 确实写着 C2,但 Pro Max 却留了白。

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知名分析师 John Gruber 猜测,这大概率是苹果还在履行当年和高通签到 2026 年的供应协议;再加上北美当地的 5G 毫米波网络对射频要求极高,在最贵的一台超大杯上保留成熟方案,也符合苹果一贯的稳妥打法。

除了基带差异,国行 iPhone 18 Pro 首次支持的 eSIM,最近也被扒出了一条啼笑皆非的「规则怪谈」:激活启用 eSIM 后,系统会在底层强制占用物理 SIM 2 卡槽。

这意味着,目前系统无法在两张实体卡中自由选择让谁休眠——只要开启 eSIM,就必须搭配插在卡槽 1 的实体卡使用(即仅支持「SIM1+SIM2」、「SIM1+eSIM」或纯「双 eSIM」)。

尽管多了一道无厘头的硬性限制,但在全球各版本都在物理上做减法时,国行依然成了硬件灵活性最高的「神仙版本」

电池方面,这次 iPhone 18 Pro Max 从上代的软包电池换成了跟上代 Pro 一样的钢壳电池。空间利用率拉满之后,电池体积增大了 10% 以上,额定容量直接顶到了 5391 mAh(比上代多出 568 mAh)。

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图|微机分 WekiHome

而正是因为把内部空间榨到了极致,这块单芯电池的能量首次跨过了 20 Wh 的国际航空与物流危险品监管门槛。为此,苹果在 iOS 系统中专门引入了一项名为「准备发运(Prepare to Ship)」的全新功能:

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当用户需要寄修、退货或折抵置换设备时,系统会主动对电池进行放电,并将电量上限锁定在 80% 持续 14 天,以确保包裹符合航空及陆运物流的安全准入规范。

电池大到需要系统专门出面放电才能合规寄送,在 iPhone 的历史上确实是头一遭。

单从外观来看,iPhone 18 Pro 与去年的 17 Pro 差别并不大。但在机身内部,为了改善积热、缩小灵动岛、塞进机械光圈和更大容量的钢壳电池,苹果几乎把这套成熟模具的每一寸空间都榨到了极致。

走过近二十载,智能手机早就过了仅靠外观变化就能带来新鲜感的时代。对于一台年复一年打磨的成熟设备而言,最大的进步往往不再发生于聚光灯下的 Keynote,而是藏在这些拧开螺丝后才能看到的工程取舍里。

而当这套经典形态的内部潜力被挖掘到了尽头,也让人愈发期待——在即将到来的 iPhone 问世二十周年节点上,苹果究竟会交出一份怎样打破常规的全新答卷。

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苹果最强芯片 M8 Ultra,能让 Mac 重回服务器市场吗?

先来一则趣闻:

就在 iPhone Duo 发布之际,三星从新西兰找来了一个叫 Tim Cook 的普通居民,来为自家的折叠屏 Galaxy Z Fold 8 站台:

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且不说这次「碰瓷式」营销效果如何,至少可以看出,自家领地被苹果「入侵」,足以让很多友商产生应激反应。

而现在,该轮到戴尔、HPE 和联想等企业服务器供应商神经紧绷起来了——

据 The Information 报道,苹果正在考虑开发面向外部客户的 AI 服务器,可能会有两颗和四颗 M8 Ultra 两种配置,并可能使用英伟达 NVLink 互联技术连接。

这一项目已经推进接近一年,在启动之初得到了当时负责硬件工程业务、如今已经成为苹果 CEO 的 John Ternus 首肯。

但我们不会很快看到这款产品发布——就算最终发布,也要到 2029 年才可能上市,更何况仍有取消的可能。

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自 2011 年 Xserve 彻底败退以来,苹果就再也没动过企业服务器市场的心思;如果这个秘密项目最终成行,那我们很可能亲眼看见一种爽文短剧般的剧情:

十八年之期已到,苹果要在机房夺回自己失去的一切。

Mac 搬进机房,是当今的大趋势

要让一家长期以消费级产品为业务重心的公司,重新开始考虑企业服务器市场,最直接的原因,当然是足够大的市场需求——

最近两年,我们已经目睹了企业市场对 Mac mini 和 Mac Studio 这些消费级产品的追捧。

过去,各种 Mac 主机的定位更多是桌面上的计算设备;但现在,AI 浪潮微妙地改变了它们的应用场景。众多前沿实验室和云服务商开始将多台 Mac mini 装入机柜,用这些迷你电脑作为云端托管的 macOS 实例,运行 Agent 产品,并获取行为轨迹数据,用于进一步优化模型以及 Agent 产品本身。

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图|AppleInsider

OpenAI 据传已经囤积了数万台苹果电脑,Anthropic 也在亚马逊 AWS 上大量租借 Mac 算力实例,第三方托管商更是专门为大批量部署 Mac 设计了专用机架。

Mac 在企业市场爆火,一大推动因素是当下 AI 竞赛的主线开始转向比拼后训练和 Agent 能力、尤其是操作电脑(Computer Use)的能力,来帮助用户解决工作和生活中遇到的实际问题。

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图|How-to-Geek

对于需要真实 macOS 桌面和应用环境的训练任务,Mac mini 提供了一条直接的部署路径。macOS 必须运行在苹果硬件上的授权限制也意味着,普通服务器不能简单通过虚拟机、「黑苹果」来代替 Mac 硬件。

算下来,直接使用 Mac mini 反而显得有性价比了。

另一方面,苹果从 M1 时代开始坚持的统一内存架构(UMA)可以说是无心插柳柳成荫,刚好在 AI 时代取得了「大结果」——

大模型推理不仅依赖纯粹的算力,同样也吃内存和带宽。在传统 PC 和通用服务器架构中,内存和 GPU 显存之间存在物理隔离,代入到大模型推理这种数据通量极大的场景里,就导致了严重的数据拥堵和通信延迟。

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而 Apple Silicon 的硬件特性,恰好允许 CPU 和 GPU 共享同一片大容量内存池。最新 Mac Studio 上的 M5 Ultra,统一内存最高可以做到 512GB,带宽达到 1.2TB/s。

巨大的高速内存,足以将原本需要多张专业 GPU 才能装下的模型权重完整载入内存,省去了跨总线搬运数据的延迟,对于那些模型较大而并发数不高的推理场景来说,Mac 提供的解决方案无疑是很有吸引力的。

顺理成章地,随着年初的 OpenClaw 以及后续一大票 Agent 产品的流行,这种需求传导到消费端市场,演变成了长达一个月甚至更久的 Mac mini 发货时间延迟、新款产品的大幅涨价(当然和存储芯片成本飞涨也不无关系),还有 Mac 产品线高达 29% 的季度同比营收增长。

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图|zeera wireless

从这个角度来看,开发专门的服务器产品,对苹果来说反而可能是最不冒险的选择——

现有需求已经足够庞大,况且连从未面向企业市场的现有消费级产品都能大受欢迎,那往后任何「适企化」改造,都只会让苹果产品更受欢迎。

不能承受的企业市场之重

既然当下 AI 实验室对 Mac mini 和 Mac Studio 胃口巨大,顺势重建服务器部门、进入企业市场,对苹果来说理应是一个合情合理的选择。

但现实向来没有那么简单。

从各方报道来看,苹果对这一路线依然有些举棋不定。我们能不能在 2029 年见到这款传说中的服务器产品,自然也要打一个问号。

因为重返企业市场,并不符合苹果长期以来践行的商业逻辑。

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消费级产品是苹果的舒适区,它更轻、更优雅、更好卖;而 B 端服务器市场刚好相反,沉重、缓慢,绑定着众多销售运维人员和多年期的合同义务。

苹果极其擅长做软硬件设计,但服务器市场从来不只是做硬件设计,而是需要建立一整套围绕企业客户的销售、部署、维护和支持体系。

苹果自 2002 年起推出的 Xserve 企业级服务器,也是败在这一点上。

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事实上,哪怕用今天的眼光来看,Xserve 在工业设计上都称得上是出类拔萃。细腻的阳极氧化铝立面和秩序井然的线条孔位排布,呈现出工业设备中难得一见的视觉平衡感。

但企业客户显然并不那么看重深藏在机房里的机器外观。相反,绝大多数企业更青睐价格低廉、定制灵活、维护简便以及能够轻易兼容现有 IT 管理体系的设备。

Xserve 几乎站在了这些需求的对立面。硬件溢价以及 Mac OS X Server 操作系统封闭的生态,导致 Xserve 始终难成气候,整条产品线也随着公司战略的重新聚焦,而被彻底终结。

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图|David Clark

归根结底,苹果擅长的消费电子产品,和使它折戟沉沙的企业级产品,在思路上就完全不对付。

消费电子首先面对的是具体的「人」。它需要让一个人亲自看到和触摸产品,并在使用之后仍然愿意为之付费,所以外形、交互、性能乃至开箱体验上的亮点,都可能成为产品竞争力。

而企业级服务器面对的,是一个抽象的「系统」。

在这个系统里,没有谁拥有一锤定音的话语权。采购部门关心成本、IT 部门关心兼容性和维护、机房在乎密度和功耗,而控制服务器的人,未必真的会到机房。

这意味着苹果那种靠着长板足够长,制造出「现实扭曲力场」来让人忽视缺点的打法,在企业市场并不适用。

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2010 年乔布斯接受采访时曾说过这样的话:

我们致力于打造更好的产品。我喜欢消费市场的一点,正是我一直厌恶企业市场的一点:我们推出一款产品,试着把它介绍给所有人,然后每个人都为自己投票。他们会说「是」或「不是」;如果有足够多的人说「是」,我们明天就还能继续来上班。而企业市场则没那么简单,使用产品的人无法自行做决定,有时连做出这些决定的人也感到困惑。

对于一家喜欢直接从用户那里收集反馈并改进产品的公司来说,服务器市场层层叠叠的官僚程序,以及所有权与使用权的分化,都和他们的产品观背道而驰。

曾供职于 Xserve 部门的 Todd Dailey,也完全不看好苹果进军服务器行业的前景——问题无关乎需求,而是那些让苹果在消费级市场上能够引领创新的骄傲与坚持,跟企业市场并不兼容。

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打破传统,也许更受欢迎

理解了这些前提,就知道为什么苹果服务器产品的诞生(或取消)过程,本身就是一种看点:

一面是企业对 Mac 服务器的庞大需求,另一面是自身并不擅长企业服务的现实,如何在两种相反张力之间保持平衡,考验着苹果的产品设计能力,更考验它的决断。

在爱范儿看来,最终结果未必是二选一式的继续推进或取消项目。

因为在过去的这波热潮中,企业对 Mac 的渴望,实质上是对异构计算、大容量统一内存、较高的能效和硬件安全等 Apple Silicon 计算能力和 macOS 生态表现出更大的需求

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而这些能力,未必要绑定在传统机架式服务器的形式上。

这也给了苹果以一种更轻量化的方式介入企业市场的机会:传闻中的 M8 Ultra 服务器,不需要是一台面面俱到的标准服务器。它可能更像是现在的 Mac Studio,甚至 Mac mini。

针对企业的需求,苹果可以在消费级产品的基础上,提供更高密度的计算、更完善的远程管理、更适合集群的网络接口,以及针对 AI 推理优化的软件能力——

事实上,这些技术在苹果用于处理 Apple Intelligence/Siri AI 的「私有云计算」(PCC)服务器上,已经发展得相对成熟了。

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它也可能引入外部技术,比如像目前报道曝光的进度一样,利用英伟达的 NVLink Fusion 高速互联方案,来解决芯片和芯片、机架和机架、机柜和机柜之间的通信协同问题,进而提升分布式推理的能力。

当然,这样的服务器,应该主要还是给苹果自己使用的,比如用于云端大模型的推理,甚至训练。

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至于那些苹果不擅长的事情,例如机架设计和日常管理运维,则可以继续像今天一样交给第三方托管服务商来解决。

如果确实如此,预想中的这款企业级产品,看起来会更像是一种专门为企业部署大模型而设计的高集成度 AI 推理设备,而不是戴尔、HPE 的那种通用服务器。

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图|Dell

如此一来,苹果就不必变得更「重」,也能够继续做自己擅长的事情:芯片、软件和平台。

考虑到当下企业对 AI 推理的强烈需求,一台足够安静、功耗可控、包含巨大统一内存,同时把系统、驱动和 AI 框架全部打包好的设备,确实越来越像一种合理的企业产品。

所以,所谓的「重返服务器市场」,与其理解成 Xserve 的复活,倒不如理解成:苹果正在尝试打造一个以 Apple Silicon 为核心的通用计算平台,在满足越来越多企业用户需求的同时,避免让自己变为一家传统的企业服务器厂商。

在阔别企业服务器市场十多年后,AI 热潮意外地为苹果打开了延续未竟之梦的机会窗口——这一次,他们能抓住机会吗?

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2026年9月19日星期六

体验完 Step 5 Preview,我发现阶跃重新坐上国产大模型主桌

9 月的大模型战场之激烈,没有谁能稳坐钓鱼台。

除了榜单上的排名厮杀,各家还要比拼的,还有「庖丁解牛」般的实战功夫。

模型能否处理越来越复杂的真实任务,响应能否满足真实场景的即时需求,成本能否支撑大规模调用,以及能力能否真正进入手机、汽车等终端设备,正在成为衡量一家基模公司的行业金线。

今天,旗舰模型又杀出一匹黑马。阶跃星辰发布了新一代开源旗舰基础模型 Step 5 Preview。

在全球权威的 Artificial Analysis Intelligence Index 中,Step 5 Preview 取得 44 分,位居全球开源模型前三,同时进入模型智能水平与单任务成本权衡的「帕累托前沿」,即让模型在能力、效率、成本之间实现最佳平衡。

APPSO 一轮实测下来,发现阶跃悄悄杀回了国产大模型牌桌的头部玩家行列。

实测 Step 5 Preview ,阶跃开始兑现更大的野心

Step 5 Preview 重点面向 AI 编程、软件工程、专业知识工作、金融等场景,擅长处理需要长上下文、多轮工具调用与持续执行的真实工作任务。

Step 5 Preview 模型采用稀疏 MoE 架构,总参数量为 600B,实际激活参数仅 27B,原生支持文本与视觉输入,上下文长度达到 1M。

我们直接通过 WorkBuddy 接入模型,覆盖编程、设计、3D 生成、深度调研和数据分析,看看实际表现如何。

编程测试从简单 Three.js 五子棋测试开始,落子、轮次切换和胜负判定,构成小游戏最基本的功能框架。Step 5 Preview 生成的小游戏甚至还有人机对弈环节。

在威尼斯快艇游戏案例中,Step 5 Preview 不仅完成了主要玩法,还把水面、建筑与镜头运动组织在同一个场景里,最终效果已经接近可以直接体验的网页小游戏。

卡帕多奇亚热气球场景进一步提高了复杂度。

数十个气球需要同时飞行,日照、风向和观察视角均可调整,视觉表现与运行效率也要兼顾。面对多个彼此关联的变量,Step 5 Preview 仍然保持了较完整的场景结构和交互逻辑。

我们还让 Step 5 Preview 以 Three.js 尝试还原尼亚加拉瀑布,面对动态水体、水雾、彩虹、游船、多视角和季节切换等高密度要求,它依然兼顾了视觉效果、交互逻辑与运行效率,整体完成度相当亮眼。

网页操作系统也是一个颇有参考价值的横向样本。

此前,我曾用 DeepSeek V4 Pro 和 DeepSeek V4.1 Flash 测试过相同类型的 Mac 操作系统任务,而 Step 5 Preview 此次交出的页面在界面完整度、功能衔接和细节还原上都更进一步,整体完成度明显更高。

网页设计和 3D 资产测试进一步考察视觉理解与空间表达。

太空行星和夜间跑车两个主题都提供了明确的视觉中心。模型需要将构图、文字可读性与移动端适配落实在同一个页面中,最终结果也能看出 Step 5 Preview 对视觉层级和页面氛围的理解。

3D 资产测试我选择了狮身人面像,Step 5 Preview 也能轻松抓住不同对象的结构特征,并将其转化为空间表达。

面对一张我随手拍摄的照片,它也能在数分钟内还原出具备基本结构和空间细节的模型。

▲ 左为原图,右为成品

相比创作任务,深度调研更考验证据组织、专业知识与判断能力,金融则是检验模型综合能力的典型场景。

阶跃围绕公司研究这一高难度的金融工作流构建了三项内部评测,并引入包含 220 道专家问题、11543 项评估标准的 FrontierFinance。官方结果显示,Step 5 Preview 在四项金融基准中的表现均接近 Claude Opus 5,在信息检索、企业估值和金融研究等任务上具备强大的能力。

回到 APPSO 的实测,小折叠手机立项报告同样要求模型串联用户投诉、外屏生态和售后成本,最终给出有依据的产品建议。任务的难点在于,模型既要查找和整理资料,也要从分散信息中提炼出能够影响产品决策的结论。

广州、佛山七日游同时加入预算、体力和严格素食限制,考察模型能否在完整行程中持续遵守多重条件。此类任务看似生活化,却很容易因为行程变长而遗忘限制,Step 5 Preview 不仅持续遵循约束条件,方案也有更高的可行性。

销售明细表分析进一步贴近企业日常。模型需要先清洗混乱数据,再追踪负利润率订单集中的大区与品类,最后生成月度销售趋势图。处理过程是否清晰、结论能否复核,直接决定交付物能否进入真实工作流。

从网页游戏、3D 资产到金融研究和数据分析,这些案例显示,Step 5 Preview 已经能够理解复杂需求、规划执行步骤、调用工具并持续遵守约束,最终交付可以运行、阅读或继续使用的成果。

Agent 浪潮将至,阶跃手里有什么牌

如果说 Step 5 Preview 验证了阶跃研发前沿旗舰模型的能力,那么全模态基座模型矩阵的布局,则让阶跃的模型具备了从感知、理解、生成到交互的完整能力链路,能够处理真实世界中的多元和复杂信息。

这既为复杂 Agent 提供了更完整的技术底座,也拓宽了阶跃面向不同终端、应用场景和产业需求的发展空间。

过去一个季度,阶跃陆续推出 Step Edge 端侧模型和 StepAudio 3 系列语音模型,而端侧模型 Step Edge,通过文本与视觉基础模型结合语音、GUI 和生成能力,支持简单任务在端侧完成、复杂任务交由云端处理,并在评测汇总中取得 29 项第一。

上周,刚发布的 StepAudio 3 Realtime 在 Aritificial Analysis 对话动态和语音推理测试中分别取得 98.9% 和 99.7%,StepAudio 3 ASR 则以 1.7% 的词错误率并列非流式语音识别全球第一。

目前,阶跃的模型布局已经覆盖云端旗舰、Flash 高效模型、端侧模型,以及语音、视觉、生成、GUI 等多模态专项能力的完整矩阵。既能向上攀登模型上限,也能向下进入真实 Agent 和终端场景。而让阶跃更有辨识度的是 AI+终端的落地场景,在国内同时集齐这三种要素的大模型公司屈指可数。

官方数据显示,其模型手机装机量已超过 4200 万台,日均服务近 2000 万人次,合作覆盖国内超过 50% 的头部手机品牌,应用场景包括识屏问答、智能搜索、内容生成和跨应用任务执行。

汽车方面,阶跃与吉利、千里科技共同研发整车智能体超级 Eva,并由极氪 8X 首发搭载。

超级 Eva 接入了 Step 3.5 Flash 基座模型及阶跃的语音和视觉理解模型,将感知、推理与执行能力整合进同一套车载智能体系统。吉利银河 M9 也通过接入阶跃端到端语音大模型,实现业内首次同类模型的量产上车。

如果只把这些合作理解为装机规模,仍然低估了终端对于一家基础模型公司的价值。

数千万台终端既是一场每天进行的开放世界测试,也让模型能够在口音、噪声、模糊指令和网络波动等真实场景中持续获得高价值反馈,并帮助阶跃积累面向高频终端 Agent 的「智能密度」。

终端同样是验证端云协同与全模态 Agent 的天然场所。Step Edge 与 Step 5 Preview 可以覆盖端侧效率和云端能力,语音、视觉、GUI 操作与任务结果则在真实交互中不断磨合。

相比主要依赖开发者调用和线上评测的纯 API 模型公司,阶跃能够把模型能力送入具体设备,再通过系统适配、产品交付和用户使用,缩短技术能力转化为商业价值的路径。

上述积累之所以重要,还在于 Personal Agent 很可能成为 Coding Agent 之后,全球 AI 产业的下一波浪潮。

Personal Agent 需要理解屏幕、声音、环境和个人偏好,还要跨应用完成真实任务,因此会对长期上下文、全模态感知、GUI 操作和端云协同提出更高要求。而它的核心入口载体,就是 AI 原生硬件。

正如苹果 CEO 特努斯(John Ternus)所描绘的,未来的 iPhone 终端设备将成为「智能个人中枢」。

手机和汽车恰好是距离用户最近的入口,当下的阶跃已经围绕这些入口提前布局。不仅如此,今年 7 月,阶跃推出了大模型原生 AI 终端品牌 STEPX,并即将带来大模型原生智能体手机 STEPX Neo。

这意味着阶跃构建起从模型、系统到终端的『模软硬』三位一体技术闭环,提前拿到 Personal Agent 这场战役的入场券。

至此,前沿基座模型抬高能力上限,全模态矩阵覆盖感知、理解与交互,数千万台设备承接规模化应用。三条能力线相互协同,让阶跃重新跻身基础模型公司第一梯队,也获得了更大的行业话语权。
百川终需东去,江河总要入海,大模型最壮阔的归宿,终究是汇入千千万万人的无边人海。

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