前言：

在數(shù)字化時代，大模型技術正以前所未有的速度改變，成為推動各行業(yè)變革的核心力量。 

2025年，大模型領域迎來了新一輪的爆發(fā)式增長與結構性優(yōu)化，從技術突破到商業(yè)應用，從市場競爭到產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建，都呈現(xiàn)出令人矚目的新態(tài)勢，尤其是在今年的世界人工智能大會（WAIC）上，離線大模型成為了備受關注的焦點之一。 

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡 

多模態(tài)融合，拓展感知邊界 

2025年上半年，大模型在多模態(tài)技術上取得了重大突破，實現(xiàn)了從單一文本交互到“圖文音視頻”全模態(tài)融合的跨越。

這一進展使得大模型能夠更全面、準確地理解和處理信息，為用戶提供更加豐富、直觀的交互體驗。

Gartner預計，到2027年，40%的生成式AI解決方案將采用多模態(tài)技術，較2023年的1%顯著提升。

在國內(nèi)，火山引擎于今年6月發(fā)布豆包大模型1.6、視頻生成模型Seedance1.0pro等新模型，其中豆包1.6系列模型支持多模態(tài)理解和圖形界面操作，讓用戶能夠通過圖像、語音等多種方式與模型進行交互，極大地拓展了應用場景。

商湯日日新大模型從1月推出原生融合模態(tài)版本，到4月升級V6實現(xiàn)多模態(tài)推理突破，不斷迭代技術，提升模型的多模態(tài)處理能力。

快手可靈AI構建多模態(tài)創(chuàng)意生產(chǎn)力平臺，上線一年多以來，已累計生成1.68億個視頻和3.44億張圖片，為內(nèi)容創(chuàng)作領域帶來了新的活力。

離線大模型，獨立運行與記憶革新 

在大模型技術蓬勃發(fā)展的當下，離線大模型憑借獨特優(yōu)勢成為行業(yè)新焦點。

其最大特點是能在無網(wǎng)絡連接的情況下獨立運行，這有效規(guī)避了網(wǎng)絡不穩(wěn)定或斷網(wǎng)導致的服務中斷問題。

在野外探險、偏遠地區(qū)作業(yè)以及網(wǎng)絡信號差的場所，離線大模型設備能穩(wěn)定提供智能服務。

從技術層面來看，離線大模型實現(xiàn)了模型的本地化部署，數(shù)據(jù)處理和計算都在本地設備完成，極大提升了隱私安全性。

像醫(yī)療、金融等對數(shù)據(jù)保密性要求極高的行業(yè)，使用離線大模型可確保敏感數(shù)據(jù)不出本地，降低數(shù)據(jù)泄露風險。

今年WAIC上，諸多企業(yè)展示新成果 

RockAI推出的最新版非Transformer架構大模型Yan 2.0 Preview，在離線和記憶功能方面表現(xiàn)亮眼。

它打破傳統(tǒng)，將離線大模型部署邊界下探到“千元機”級別，讓低配置設備也能實現(xiàn)離線實時AI運算。

新增的“記憶模塊”是一大突破，如同人類大腦海馬體，能存儲學習過程中的關鍵信息并在新場景快速調(diào)用。 

現(xiàn)場演示中，搭載該模型的機器狗，無需預設程序，通過記憶模塊學習工作人員展示的自定義新動作后成功執(zhí)行，這種持續(xù)進化和自主決策能力，是傳統(tǒng)大模型難以企及的。

Google DeepMind推出的Gemini Robotics On-Device模型也備受矚目，作為專為雙臂機器人設計的VLA基礎模型，它能直接解析自然語言指令并驅(qū)動機器人執(zhí)行相應動作。

核心優(yōu)勢在于能在機器人本地離線運行，同時處理視覺識別、語言理解與動作執(zhí)行任務，在醫(yī)療操作、災難救援、工廠自動化等對實時性和穩(wěn)定性要求高的場景中，有效避免了云端傳輸?shù)难舆t和潛在風險。

另外，谷歌開源的AI Edge Gallery，允許用戶在手機上本地運行大模型，完全離線且免費，支持從Hugging Face下載各種大模型，實現(xiàn)不聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下的聊天、識圖、代碼生成和文本推理等功能，滿足了用戶在隱私保護、本地算力利用以及弱網(wǎng)環(huán)境下使用AI的需求 。

英特爾展示的基于本地的大語言模型采用三合一模型，可離線運行。中文語料庫搭載62億參數(shù)的GIM2 - 6B模型，擁有32K的上下文支持能力，通過超1.4萬億的英文和中文令牌進行預訓練，模型性能和推理能力較強。

還本地化部署了專門處理編程語言的starcolder - 15.5B模型，方便程序員在離線環(huán)境下進行代碼生成和理解 。

這些企業(yè)的成果展示，不僅體現(xiàn)了離線大模型在技術上的創(chuàng)新突破，也預示著其在未來智能設備、工業(yè)生產(chǎn)、個人隱私保護等多領域的廣闊應用前景。

結尾：智能的“最后一公里”，我們準備好了嗎？ 

當一個擁有自主行動能力的智能體，可以在我們的物理世界中離線活動時，它所帶來的想象空間是巨大的。從能夠照顧老人的家庭伴侶，到可以進行精細操作的外科手術助手，再到能夠深入險境的救援隊員，機器人的應用邊界被前所未有地拓寬了。

然而，這也帶來了新的思考。當機器的決策過程完全在本地完成，變得不再那么透明和可控時，我們?nèi)绾未_保其行為的安全性與可靠性？當一個機器人能夠在沒有外部監(jiān)督的情況下自主學習和行動，我們又該如何界定責任的邊界？

Google DeepMind實驗室的這一步，無疑是邁向通用人工智能的重要一步，它叩響了物理世界智能化的大門。但這扇門背后，既有前所未見的機遇，也有需要我們審慎面對的挑戰(zhàn)。這不僅僅是工程師和科學家的議題，更是我們每一個人都需要開始思考的未來。

內(nèi)容來源于：

36氪：離線+記憶，大模型進化的分水嶺

尕燚龍科技茶館：Google機器人離線模型，從“云端智者”走向“地面實干家”

醫(yī)械筆記本：斷網(wǎng)沒關系，谷歌發(fā)布具身智能離線模型，可本地化部署

       原文標題 : AI芯天下丨趨勢丨離線+記憶，離線大模型將成下一代通用人工智能的基石