9月国产手机端侧大模型备案新增三款

发布时间：2026-09-24 04:00 更新时间：2026-09-24 04:00 阅读量：0

网信部门9月下旬发布公告，新增3款提供手机端侧生成式人工智能服务的备案，分别来自深圳荣耀软件技术有限公司的YOYO Claw（适用荣耀手机）、小米科技有限责任公司的Xiaomi miclaw（适用小米手机），以及智源星辰（上海）智能科技有限公司的阶跃终端AI（适用阶跃手机）。这是继此前7月公告“Apple智能”等7款手机端侧生成式AI服务备案之后，手机端侧大模型合规名单的又一次扩充。

对普通用户来说，备案名单的意义在于：手机里跑的生成式AI能力，从“厂商悄悄灰度”进入可查、可追责的公开状态。对站长和开发者来说，更值得关注的是端侧这条技术路线本身——它和调用云端API是两种不同的产品形态。

端侧模型和云端API，区别在哪里

端侧大模型指模型权重直接部署在手机本地，推理过程不离开设备。素材中联想开天“天禧AI Pro”新版本就主打本地智能，支持35B大模型本地部署，并提供0.6B到35B的分级适配，覆盖公文撰写、合同合规审核、金融数据分析等场景。端侧路线的优势集中在三点：数据不出设备，隐私敏感场景更容易被接受；无需等待网络往返，交互延迟更低；不按Token计费，高频调用成本可控。

代价同样明显：手机内存、算力和续航都是硬约束，能本地跑的通常是量化后的小参数模型，复杂推理、长文档处理仍需回到云端。所以现阶段主流做法是端云协同——简单意图本地判定，复杂任务上送云端，由系统决定分流。备案针对的正是“端侧提供生成式AI服务”这一环节，厂商需要说明模型来源、适用设备与内容安全措施。

站长和开发者怎么判断要不要接入

如果你在做小程序、App或网站，想在手机端加入AI能力，先分清需求落在哪一侧。涉及用户隐私数据、要求离线可用、调用频次高的场景，适合走端侧；需要长上下文、复杂推理、多模态生成的场景，仍应调用云端接口。端侧方案还要考虑机型覆盖，不同手机的NPU能力差异较大，通常需要按内存和芯片分档降级。

部署侧可以先用轻量工具确认本地推理环境的可用性，例如在开发机上检查推理框架与量化模型是否匹配：

# 查看本机可用内存与推理相关依赖（示例，具体以实际环境为准）
free -h
python3 -c "import torch; print(torch.version, torch.cuda.is_available())"

移动端则更多依赖厂商提供的端侧SDK或系统级AI接口。备案名单里的三家厂商，对应的是各自手机系统内的能力，第三方应用能否直接调用、以什么形式调用，需要以厂商开放平台的官方文档为准，目前公开信息尚未给出统一的第三方接入规范。

接下来值得留意的两个方向

一是备案节奏。从7月的7款到9月新增3款，手机端侧生成式AI正在按批次纳入管理，后续大概率还会继续扩充，做终端相关产品的团队可以把备案状态当作选型参考项之一。二是端侧与智能体的结合。素材显示，智能体产品正从云端走向端侧与具身智能，百度搭子已推出硬件标准化API，小度、因时科技等设备完成接入。当手机端侧模型能稳定执行“办事”类任务，而非只做对话，端侧AI的实用价值才会真正体现。对站长而言，短期不必急着把AI能力全部搬到端侧，先想清楚哪些数据不能出设备、哪些响应必须即时，再决定分工，会比追热点更稳妥。

继续阅读