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从端侧推理引擎的深度优化，到软硬件协同的模型定制突破，再到全场景解决方案的无缝落地 ——Nexa SDK迎来重磅更新。这一次NEXA AI进一步突破手机、PC、汽车、IoT 设备间的算力壁垒，让 “边缘AI推理” 更加触手可及！

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代码：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk

文档：https://docs.nexa.ai/cn/nexa-sdk-go/overview

HuggingFace：https://huggingface.co/NexaAI

Nexa SDK 是 Nexa AI 推出的端侧 AI 开发工具包，依托自研 NexaML 引擎，可跨平台深度适配 NPU、GPU、CPU，支持多模态模型 Day-0 落地，以低代码、OpenAI API 兼容特性，助力手机、汽车等设备快速实现高效本地 AI 应用

一、AI 的“最后一公里”在设备端

当下，大模型的战场仍集中在云端。

云端大模型虽能提供强大的生成与推理能力，但始终受限于三大核心痛点：

• 依赖稳定网络连接，离线场景完全失效；
• 数据需上传至第三方服务器，隐私泄露风险让金融、医疗等敏感领域望而却步；
• 云端传输带来的延迟，让实时交互类场景（如车载语音、实时翻译）体验大打折扣。

随着芯片技术的爆发式发展，这一局面正在被改写。

无论是手机的 NPU（神经网络处理单元）、PC 的独立显卡/NPU，还是嵌入式设备的专用计算芯片，硬件算力的普遍提升为 AI 迁移至“端侧”奠定了基础。用户不再满足于“云端调用”的间接体验，而是渴望将 AI 直接植入日常设备，实现“数据不出设备、响应无需等待、使用无需付费”的终极体验。

在这一趋势下诞生的Nexa SDK并非单一工具，而是一套“一站式端侧 AI 推理与部署工具包”，覆盖模型压缩、跨平台适配、快速部署全流程，旨在解决端侧 AI 开发中的兼容性、性能优化、易用性三大核心难题。

其核心价值在于：支持 Hugging Face等海量模型格式，兼容从手机到 IoT 设备的全硬件平台，让开发者通过简单命令即可完成复杂模型的端侧部署，真正实现“一次开发，全设备运行”。

以安卓高通骁龙平台为例，下面视频展示了 Nexa SDK 其图片识别理解、语音识别的多模态能力。

2025年12月发布的 NexaSDK for Android（Beta），由 Nexa AI 与高通合作打造，专为骁龙手机简化端侧AI部署。它可调用 Hexagon NPU（AI核心）、Oryon CPU、Adreno GPU，Granite 4.0-h-350M 模型在 NPU 达 92 token/s，能效为 CPU 9倍。 支持多类模型，含 GPT-OSS-20B（200亿参数，≥16GB RAM骁龙机可端侧运行），且新模型Day-0可用。详见高通开发者博客:https://www.qualcomm.com/developer/blog/2025/11/nexa-ai-for-android-simple-way-to-bring-on-device-ai-to-smartphones-with-snapdragon

二、技术深潜——什么是“异构计算”与“全格式支持”？

端侧 AI 开发的核心痛点，在于设备生态的碎片化。手机的 Apple A 系列芯片与安卓骁龙芯片架构不同，PC 的 CUDA 与 Metal 平台互不兼容，IoT 设备的低算力环境更是对模型提出苛刻要求。

过去，开发者需为不同设备编写专属代码，适配成本极高，这也成为端侧 AI 普及的最大障碍。

Nexa SDK 给出的解决方案，核心在于“异构计算调度”与“全链路兼容”，而 NexaQuant 模型压缩技术则成为这一切的基础支撑。

NexaSDK for iOS & MacOS，它能让 iOS 移动设备与 MacOS 电脑本地运行最新 AI 模型，不仅实现 2 倍性能提升与 9 倍能耗节省，还只需三行代码即可启动运行，同时支持 Embedding、ASR、OCR 等功能，兼容 EmbeddingNeural、Gemma 3 等框架。

2.1. NexaQuant：压缩不缩水，让大模型“瘦身”适配端侧

模型体积与性能的平衡，是端侧部署的第一道关卡。即使是 3B 参数的小模型，原始格式也需占用数 GB 存储空间，推理时的内存消耗更是让普通设备难以承受。

NexaQuant 作为硬件感知型多模态模型压缩工具，通过创新的混合精度量化技术，实现了“3 倍速度提升、4 倍存储/能耗节省，同时保证 100%+ 精度恢复”的突破。

当应用于Llama 3.1/3.2模型（1B、3B和8B参数版本）时，在各项标准评估指标上均达到了原始BF16模型100%的性能。这种相较于基准的轻微性能提升在我们的测试套件中能稳定复现。该技术支持任何基于Transformer的模型，包括处理视觉和音频输入的多模态系统。虽然NexaQuant能够扩展以处理任何规模的模型，但针对 10B 参数以下的模型深度优化是计算效率与实际部署需求之间的最佳平衡点

NexaQuant 其核心优势在于：

• 精度无损压缩：针对 Llama 3.1/3.2 系列模型（1B、3B、8B），NexaQuant 压缩后不仅未降低性能，反而在部分基准测试中实现精度提升——如 Llama3.2-3B-Instruct 经 Nexa Q4_0 量化后，IFEVAL 基准得分从 60.82 提升至 62.77，GSM8K 数学推理得分从 63.92 提升至 64.75。

• 多模态兼容：不仅支持文本模型，还能高效压缩视觉、音频、视频、图像生成类模型。例如，Qwen-VL-2B 经压缩后存储体积从 4.42GB 缩减至 2.27GB， runtime 内存从 4.40GB 降至 2.94GB，却能在复杂文档 QA 任务中保持完美准确率。

• 全硬件适配：压缩后的模型可无缝运行于 NPU、GPU、CPU，兼容 PC、移动端、IoT、汽车、XR 等全场景设备。

借助NexaQuant，将图像生成模型的速度提升4倍，同时保持高质量的输出，从而实现更快、更安全且更注重隐私的创意体验。相较于原始模型（BF16），Nexa压缩后的FLUX.1-dev模型能够实现：原始文件大小的27.9%：23.8 GB → 6.64 GB，所需运行时内存的36%：34.66GB → 12.61 GB。与标准Q4_0量化相比的性能指标：推理速度快9.6倍

2.2. 异构后端支持：打破设备壁垒，算力自动调度，能耗大幅节省

Nexa SDK 最强大的能力，在于其对全平台硬件的深度适配，真正实现“一次开发，全设备运行”：

• 跨平台无死角：覆盖手机（iOS/Android）、PC（Windows/Mac/Linux）、嵌入式设备（IoT/XR）、汽车座舱等全场景，无需针对特定系统重构代码。例如，Parakeet v3 ASR 模型通过 Nexa SDK，可同时运行于 Apple ANE（M 系列/A 系列芯片）和 Qualcomm Hexagon NPU，实现跨生态一致体验。

PC平台骁龙X Elite Hexagon NPU演示demo

• 硬件智能调度：自动识别设备算力资源（CPU/GPU/NPU），并针对性优化运行策略。

• 在支持 NPU 的设备（如 Qualcomm SA8295 汽车芯片、Apple M 系列 Mac）上，优先调用 NPU 实现低功耗高性能运行；

• 在无专用 AI 芯片的设备上，则通过CPU/GPU 优化确保基础体验。
• 全格式兼容：原生支持GGUF、MLX等主流模型格式，可直接调用 Hugging Face 等社区的海量模型。例如，Qwen3-VL 系列模型通过 Nexa SDK，无需格式转换即可在 Qualcomm NPU（NexaML 引擎）、Apple Silicon（MLX 引擎）、Intel/AMD GPU（GGML 引擎）上高效运行。
• 全模态支持：整合 LLM（文本）、VLM（多模态）、Vision（视觉）、Audio（音频）、Image Gen（图像生成）等全模态能力，开发者无需分别对接各模态接口，可一站式调用跨模态模型协同工作。

为了更直观、清晰地展示支持的设备与其他框架的比较，有如下的特性支持表（来自 nexa-sdk README）：

三、场景化体验——不仅是聊天，而是“多模态”助手

技术的最终价值，在于落地为可感知的用户体验。Nexa SDK 构建的端侧 AI 生态，早已超越单纯的文本聊天，延伸至多模态交互、本地知识库、实时场景感知等多元场景。

3.1 移动端：口袋里的“隐私AI管家”——EmbedNeural

想象一下，你的手机相册里存着数千张照片、截图和设计素材，无需联网，用自然语言就能瞬间找到目标——这正是 EmbedNeural 带来的体验。作为全球首个专为 Apple 和 Qualcomm NPU 设计的多模态嵌入模型，它让手机成为“永不离线的视觉搜索引擎”。

两步完成部署

• 步骤1：按照模型卡片上的说明，下载SDK并激活访问令牌：sdk.nexa.ai/model/EmbedNeural
• 步骤2：参考 GitHub 示例的 ReadME，打开 Gradio 可视化界面

nexa pull NexaAI/EmbedNeuralnexa servepip install -r requirements.txtpython gradio_ui.py

核心亮点

• 毫秒级搜索：如在 5000+ 张图片中搜索“穿西装的猫”，仅需 0.03 秒即可命中结果，远超传统相册的关键词匹配效率。
• 100% 隐私保护：所有图片嵌入处理均在本地完成，数据从未上传云端，彻底杜绝隐私泄露风险。
• 超低功耗：依托 NPU 加速，持续索引和搜索的功耗仅为 CPU/GPU 方案的 1/10，支持后台运行而不显著耗电。
• 未来可期：即将推出的视频搜索功能，可通过自然语言（如“查找所有人在笑的片段”）检索本地视频库，进一步拓展移动端 AI 应用边界。

3.2 PC 端：本地“超级大脑”——Hyperlink

对于需要处理大量敏感文档的知识工作者（律师、金融从业者、医生），Hyperlink 重新定义了 PC 端 AI 体验。这款基于 Nexa SDK 构建的本地 AI 助手，相当于“私有化部署的 Perplexity”，让电脑成为能理解文件、生成洞察的智能伙伴。

Hyperlink 支持 100% 本地离线、无限制上下文同步、多硬件本地运行最新模型等全功能；ChatGPT 仅具备部分功能且不支持本地；其他本地 AI 仅实现本地离线，功能较单一

核心能力包括：

• 无限制本地知识库：支持索引 PDF、Word、PPT、图片、会议纪要等多种格式文件，无文件数量上限（支持 10000+ 文档），远超 ChatGPT（40 个）、NotebookLM（50 个）的云端限制。
• 自然语言问答+溯源：可回答“总结供应商合同中的合规问题”等复杂查询，生成的答案附带可点击的原文引用，确保信息准确性。
• Agentic RAG 推理：不仅能检索文档，还能跨文件关联信息、发现隐藏规律。在 75 个真实场景测试中，Hyperlink 以 4.2/5 的高分超越 ChatGPT（GPT-5）和 NotebookLM（Gemini 1.5 Pro），成为隐私敏感场景的首选。
• 全离线运行：无需联网，所有索引、检索、生成过程均在本地完成，既保证数据安全，又避免网络波动影响体验。

下面视频是 Hyperlink 在本地 PC 上部署 gpt-oss-20B 模型，实现本地 RAG：

Hyperlink 下载体验链接：https://hyperlink.nexa.ai/

3.3 全场景多模态：从汽车到 IoT 的“感知大脑”

Nexa SDK 的场景延伸能力，在汽车和 IoT 领域尤为突出：

• 车载场景：AutoNeural-VL-1.5B 作为首个为 Qualcomm SA8295 NPU 软硬件协同设计的车载 VLM 模型，可实现座舱内检测、车外环境感知、HMI 理解、视觉+语音交互等功能。其端到端延迟较传统方案降低 14 倍，支持 768×768 高分辨率图像输入，为驾驶安全提供实时智能支撑。
• IoT 场景：通过 NexaML 引擎，LFM2-1.2B 等模型可在 Qualcomm IQ-9075 等 IoT 芯片上高效运行，实现工业场景的异常检测、现场设备的实时指导等功能，解码速度达 45 tokens/秒，满足边缘计算的低延迟需求。

• RAG 增强应用：基于 Nexa SDK 构建的本地 RAG 系统，可在 2021 款 MacBook Pro（M1 Pro）上流畅运行 Llama3.2 3B 模型，处理 NVIDIA 财报等复杂文档时，加载速度不足 2 秒，简单信息检索速度甚至超越 Claude 3.5 Sonnet。通过 LoRA 微调，还可实现图表生成等专项功能，让小模型具备“模块化技能”。

四、开发者视角——为什么它“独到”？

对于开发者而言，Nexa SDK 的吸引力不仅在于强大的功能，更在于其“降低端侧 AI 开发门槛”的核心设计理念。

4.1 零成本迁移：OpenAI API 兼容

这是 Nexa SDK 的“杀手级功能”。开发者无需改变既有的开发习惯，只需将云端 API 请求指向本地 Nexa Server，即可实现从云端到端侧的无缝迁移。无论是聊天交互、函数调用还是多模态处理，都能沿用熟悉的接口规范，迁移成本几乎为零。

4.2 极致易用：一行命令启动模型

Nexa SDK 彻底颠覆了端侧 AI 部署的复杂流程，将繁琐的配置、优化、适配工作封装为简单命令：

• 在 Qualcomm NPU 上运行 Qwen3-VL：nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-Instruct-GGUF
• 在 Apple Silicon 上运行模型：nexa infer NexaAI/qwen3vl-4B-Thinking-4bit-mlx
• 更多模型见：https://huggingface.co/NexaAI/collections

这种“开箱即用”的设计，让非专业算法工程师也能快速落地端侧 AI 应用。下面视频展示了通过 NexaCLI实现 PC 端 40 秒极速安装运行 Qwen 模型。

4.3 强大生态：覆盖主流模型与硬件伙伴

Nexa SDK 已构建起完善的生态合作网络：

1）模型支持

深度适配通义千问系列（Qwen-VL、Qwen-Audio）、Llama 3 系列、GPT-OSS 等主流模型（4/8 bit），同时支持自定义模型的快速接入。

• HuggingFace：https://huggingface.co/NexaAI

2）硬件合作

与 Qualcomm、Apple、AMD、Intel、NVIDIA 等芯片厂商深度合作，针对特定硬件优化运行效率。例如，Hyperlink 借助 Qualcomm Hexagon NPU 的 80 TOPS 算力，实现隐私与性能的兼顾；在 AMD Ryzen AI 平台上，模型解码速度达 51.78 tok/s。

3）社区支持

GitHub 仓库（NexaAI/nexa-sdk）提供完整的示例代码、文档和社区支持，开发者可快速获取技术帮助，同时参与生态共建。

• Nexa SDK Demos：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/demos
• Nexa Android SDK Demo App：https://docs.nexa.ai/nexa-sdk-android/overview

写在最后：端侧 AI 的未来已来

当云端大模型的参数竞赛进入白热化，Nexa SDK 正开辟一条截然不同的赛道：它不追求参数规模的极致，而是专注于“让 AI 贴近用户”——贴近用户的设备、贴近用户的场景、贴近用户对隐私和体验的核心需求。

随着模型压缩技术的持续进步和硬件算力的不断提升，未来的 AI 应用将像手机 APP 一样普及——无需联网、无需付费、随取随用。而Nexa SDK，正是这场变革的核心推动者。

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