Nexa SDK端侧AI部署实战：手机PC本地运行多模态大模型

当技术焦点仍集中在云端大模型的参数竞赛时，一个名为 Nexa SDK 的 GitHub 项目正将 AI 的推理能力下沉至终端设备。它致力于将“全能大脑”装入手机、电脑及边缘设备，实现免费用、免联网、高隐私的本地化人工智能体验。

通过一套统一的 SDK，该项目打通了从端侧推理引擎到软硬件协同优化的全链路，旨在消除手机、PC、汽车及 IoT 设备间的算力壁垒，让“随时随地用 AI”从概念变为触手可及的现实。

Nexa SDK 是由 Nexa AI 推出的端侧 AI 开发工具包。其核心是自研的 NexaML 推理引擎，能够跨平台深度适配 NPU、GPU 和 CPU，支持多模态模型的快速（Day-0）部署。凭借低代码特性与 OpenAI API 兼容设计，它助力开发者快速在移动设备、汽车座舱等场景构建高效的本地 AI 应用。

一、AI 落地的“最后一公里”：为何需要端侧推理？

当前，大模型的主要能力依然依赖于云端服务。尽管云端能提供强大的生成与推理能力，但其存在几个固有瓶颈：

• 网络依赖：必须保持稳定的网络连接，离线场景下功能完全失效。
• 隐私风险：用户数据需上传至第三方服务器，这对于金融、医疗等敏感行业是难以接受的风险。
• 延迟问题：网络传输带来的延迟，严重影响了如车载语音、实时翻译等需要即时交互场景的用户体验。

随着芯片技术的飞速发展，端侧部署的条件日趋成熟。手机中的 NPU（神经网络处理单元）、PC 的独立显卡/NPU 以及嵌入式设备的专用 AI 芯片，其算力已足以支撑一定规模的模型本地运行。用户的期待也从“云端调用”转向“设备内置”，追求 数据不出设备、响应实时触达、使用无需付费 的终极体验。

在此背景下诞生的 Nexa SDK，其定位并非单一工具，而是一套 一站式端侧 AI 推理与部署解决方案，覆盖从模型压缩、跨平台适配到快速部署的全流程，旨在攻克端侧 AI 开发中的兼容性、性能优化与易用性三大核心挑战。它的核心价值在于：支持 Hugging Face、魔搭社区等主流模型格式，兼容从高端手机到低功耗 IoT 设备的全硬件谱系，让开发者通过简单命令即可完成复杂模型的端侧部署，实现真正的“一次开发，多端运行”。

以下视频展示了 Nexa SDK 在安卓高通骁龙平台上的多模态能力，包括图片理解与语音识别。

[视频：高通骁龙平台演示]

2025年12月发布的 NexaSDK for Android (Beta) 版，由 Nexa AI 与高通联合打造，专为骁龙手机简化端侧AI部署。它能够调用 Hexagon NPU、Oryon CPU 和 Adreno GPU，例如使 Granite 4.0-h-350M 模型在 NPU 上达到 92 token/s 的推理速度，能效是 CPU 的 9 倍。该 SDK 支持多种模型，甚至包括高达 200 亿参数的 GPT-OSS-20B 模型（可在 RAM ≥16GB 的骁龙手机上运行），并承诺新模型可实现发布即（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、技术解析：异构计算与全格式兼容如何实现？

端侧 AI 开发面临的核心痛点在于设备生态的碎片化。手机端的 Apple A 系列芯片与安卓骁龙芯片架构各异，PC 端的 CUDA 与 Metal 平台互不兼容，IoT 设备的低算力环境更是对模型效率提出了苛刻要求。以往，开发者需为不同平台编写专用代码，适配成本极高。

Nexa SDK 的解决方案立足于 “异构计算统一调度” 与 “全链路格式兼容”，而其底层基石则是先进的模型压缩技术 —— NexaQuant。

以 NexaSDK for iOS & macOS 为例，它使 iOS 设备和 Mac 电脑能够本地运行最新 AI 模型，在实现 2 倍性能提升与 9 倍能耗节省的同时，仅需三行代码即可启动。它支持 Embedding、语音识别（ASR）、光学字符识别（OCR）等功能，并兼容 EmbeddingNeural、Gemma 3 等框架。从架构上看，应用通过 Swift API 或 C 接口连接 Nexa SDK Core，再由 NexaML Runtime 的组件调度 NPU、CPU、GPU 等硬件资源，实现高效低耗的本地推理。

2.1 NexaQuant：实现模型“瘦身”而不损性能

模型体积与推理性能的平衡是端侧部署的首道关卡。即便是参数仅 3B 的“小模型”，原始格式也可能占用数 GB 存储，运行时内存消耗更是巨大。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，达成了 “速度提升 3 倍、存储与能耗节省 4 倍，且精度完全恢复甚至部分超越” 的效果。

在 Llama 3.1/3.2 系列模型（1B、3B、8B）上应用时，压缩后的模型在各项基准测试中均达到了原始 BF16 模型 100% 以上的性能。例如，Llama3.2-3B-Instruct 经 Nexa Q4_0 量化后，IFEVAL 分数从 60.82 提升至 62.77，GSM8K 数学推理得分从 63.92 提升至 64.75。该技术不仅支持基于 Transformer 的文本模型，还能高效压缩视觉、音频乃至图像生成类多模态模型。

其核心优势包括：

• 精度无损压缩：对特定模型系列可实现精度无损甚至提升。
• 多模态兼容：支持视觉、音频等模型压缩。如 Qwen-VL-2B 压缩后，存储体积从 4.42GB 降至 2.27GB，运行时内存从 4.40GB 降至 2.94GB，同时在复杂文档 QA 任务中保持高准确率。
• 全硬件适配：压缩后的模型可无缝运行于 NPU、GPU、CPU，覆盖 PC、移动端、IoT 等全场景设备。

在图像生成模型上，NexaQuant 同样表现出色。例如，将 FLUX.1-dev 模型压缩后，文件大小降至原始的 27.9%（23.8GB → 6.64 GB），所需运行时内存降至 36%（34.66GB → 12.61 GB），同时推理速度可比标准 Q4_0 量化快 9.6 倍。

2.2 异构后端支持：打破设备壁垒，智能调度算力

Nexa SDK 的核心能力体现在其对全平台硬件的深度适配与智能调度上：

• 跨平台全覆盖：支持 iOS/Android 手机、Windows/macOS/Linux PC、IoT/XR 嵌入式设备及汽车座舱等全场景，无需为不同系统重写业务逻辑。例如，Parakeet v3 语音识别模型可通过同一套 Nexa SDK，分别在 Apple ANE 和高通 Hexagon NPU 上高效运行。

[视频：PC平台骁龙X Elite NPU演示]

• 硬件智能调度：运行时自动识别并优化利用设备算力资源（CPU/GPU/NPU）。在配备 NPU 的设备（如高通 SA8295、Apple M 系列芯片）上，优先调用 NPU 以实现低功耗高性能推理；在无专用 AI 芯片的设备上，则通过深度优化的 CPU/GPU 后端保证基础体验。
• 全格式兼容：原生支持 GGUF、MLX 等主流模型格式，可直接加载 Hugging Face 等社区的海量模型资源，无需繁琐的格式转换。
• 全模态支持：集成大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）、纯视觉模型、音频模型及图像生成模型的全模态能力，提供一站式调用接口。

以下特性对比表清晰地展示了 Nexa SDK 在不同设备与框架间的支持情况：

三、应用场景：超越聊天机器人的多模态助手

技术的价值最终由落地体验定义。基于 Nexa SDK 构建的端侧 AI 生态，已延伸至多模态交互、本地知识库、实时环境感知等丰富场景。

3.1 移动端：隐私优先的“视觉搜索引擎” — EmbedNeural

EmbedNeural 是全球首个为 Apple 和高通 NPU 专项优化的多模态嵌入模型。它能让手机在完全离线的状态下，通过自然语言瞬间搜索本地相册中的目标图片。

[视频：EmbedNeural 相册搜索演示]

部署仅需两步：

1. 根据模型卡片说明下载 SDK 并激活令牌：https://sdk.nexa.ai/model/EmbedNeural
2. 参考 GitHub 示例运行 Gradio 界面。

nexa pull NexaAI/EmbedNeural
nexa serve
pip install -r requirements.txt
python gradio_ui.py

核心亮点：

• 毫秒级响应：在 5000+ 图片库中搜索“穿西装的猫”，仅需 0.03 秒。
• 100% 隐私保护：所有图片特征提取与比对均在设备本地完成，数据永不离开手机。
• 超高能效：利用 NPU 加速，持续索引与搜索的功耗仅为传统 CPU/GPU 方案的 1/10。

3.2 PC 端：本地化的“超级知识大脑” — Hyperlink

对于处理敏感文档的从业者，Hyperlink 是一款基于 Nexa SDK 构建的本地 AI 助手，堪称 “私有化部署的 Perplexity”。它将个人电脑变为能理解、分析和溯源各类文件内容的智能伙伴。

核心能力包括：

• 无限制本地知识库：支持索引 PDF、Word、图片等格式，文档数量无上限，远超云端产品的限制。
• 自然语言问答与溯源：回答复杂查询并提供原文引用，确保信息准确可验证。
• 智能关联推理：具备 Agentic RAG 能力，可跨文档关联信息、发现隐藏规律。
• 完全离线运行：所有数据处理均在本地完成，兼顾安全性与稳定性。

[视频：Hyperlink 本地 RAG 演示]

（Hyperlink 体验链接：https://hyperlink.nexa.ai）

3.3 全场景延伸：从智能汽车到工业 IoT

Nexa SDK 在垂直领域的应用潜力巨大：

• 车载场景：专为高通 SA8295 NPU 优化的 AutoNeural-VL-1.5B 模型，可实现座舱内监控、车外环境感知、多模态交互等功能，端到端延迟较传统方案降低 14 倍。
• IoT 场景：通过 NexaML 引擎，LFM2-1.2B 等轻量模型可在高通 IQ-9075 等 IoT 芯片上高效运行，用于工业异常检测、设备远程指导等，满足边缘计算的实时性要求。

此外，基于 Nexa SDK 的本地 RAG 系统，在 2021 款 MacBook Pro (M1 Pro) 上运行 Llama3.2-3B 模型处理复杂文档时，加载时间不足 2 秒，简单检索速度甚至优于某些云端大模型。通过 LoRA 等微调技术，还能为小模型增添图表生成等专项技能。

四、开发者视角：低门槛与高效率

对于开发者，Nexa SDK 的核心吸引力在于其显著降低了端侧 AI 的应用开发门槛。

4.1 零成本迁移：OpenAI API 兼容

这是其“杀手锏”特性。开发者只需将现有应用中指向 OpenAI 的 API 端点改为本地 Nexa Server 地址，即可几乎零成本地将云端 AI 功能迁移至端侧，无需改变任何业务代码。

4.2 极致易用：一行命令启动模型

Nexa SDK 将复杂的部署流程封装为简洁的命令行操作：

• 在高通 NPU 上运行 Qwen3-VL：nexa infer NexaAI/qwen3-4B-npu
• 在 Apple Silicon 上运行模型：nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-MLX-4bit

这种“开箱即用”的设计极大提升了开发效率。

[视频：NexaCLI 极速部署演示]

4.3 强大的合作生态

Nexa SDK 已建立起广泛的生态合作网络：

1. 模型支持：深度适配通义千问（Qwen）、Llama 3、GPT-OSS 等主流模型系列。
2. 硬件合作：与高通、Apple、AMD、Intel、NVIDIA 等芯片厂商深度合作，进行针对性优化。
3. 社区支持：活跃的 GitHub 仓库（NexaAI/nexa-sdk）提供了完整的文档、示例和社区交流渠道。

结语：端侧 AI 的未来已来

当云端竞赛趋于白热化，Nexa SDK 选择了一条更贴近用户的路径：不盲目追求参数规模，而是专注于让 AI 真正融入设备、场景，并切实保障隐私与体验。随着压缩技术的进步与硬件算力的普及，未来 AI 将如今天的手机应用一样，成为设备原生、随时可用的能力。

作为这场变革的核心推动者之一，Nexa SDK 为开发者提供了强大的工具。感兴趣的朋友可以前往其 GitHub 主页了解详情，甚至用一行命令开启你的第一个本地大模型体验。该项目目前还设有有奖征集活动，鼓励开发者基于其 SDK 创作应用。

• GitHub 项目地址：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk
• HuggingFace 模型地址：https://huggingface.co/NexaAI