为 AI 换机值不值，取决于你看没看懂那个 120。PrismML 的新 Ternary Bonsai 2 系列确实跑在了 iPhone 18 Pro Max 上，但头条数字每秒 120 词元的峰值出自最小的 2B 模型，决定端侧干活上限的 9B 在同一台机器上最高只有每秒 34 个词元。 国行用户等了两年多的 Apple Intelligence，则要等到今年 12 月才通过 iOS 27.3 系统更新在中国大陆正式上线。 一边是最小模型的峰值成绩，一边是新机眼下也拿不到的官方 AI，"为 AI 换机"的两根柱子都立得不算稳。IT之家知乎
这批新模型卖的是装得下，不是跑得快
Ternary Bonsai 2 基于阿里 Qwen3.5 基座构建，专为消费级终端优化，把推理、视觉理解和工具调用塞进手机乃至可穿戴设备。 2B、4B、9B 三款模型的语言权重只占约 0.43GB、0.95GB 和 2GB 存储，比很多手机游戏的安装包还小。 9B 模型还被官方强调在标准指令和日常数学任务上少用约 40% 的 token——前者管装不装得下，后者管省不省，都和"要不要换 iPhone"无关。微博IT之家
小模型从来不等新机
真正拆台的是时间线。今年 7 月，一台 iPhone 17 Pro Max 就用 270MB 的一代 Bonsai 模型跑出过约 130 token/s，比这代新机宣传的 2B 峰值还高；两款模型不同代、量化方式也不同，数字不能直接画等号，但量级足以说明：压到 1GB 以内的模型，老旗舰完全够用。 官方 AI 一侧同样是老机型先受益：Apple Intelligence 的首发支持设备是 iPhone 15 Pro 及后续机型。抖音知乎
新旗舰的真增益在带宽，真短板在容量
iPhone 18 Pro 系列的硬件当然有可讲的 AI 故事：第三方演示里，iPhone 18 Pro 运行 270 亿参数模型的速度可达 iPhone 17 Pro 的两倍，来自新 A20 Pro 的神经网络引擎和更快的 LPDDR5X。 但运行内存纹丝不动——经 Xcode 27 数据核对，18 Pro 和 Pro Max 都是 12GB，与 17 Pro、17 Pro Max 相同，曾被寄予厚望的 16GB 停留在传闻阶段。 带宽翻倍意味着"同一个模型跑得更快"，容量不变则意味着"能装多大的模型"仍卡在上代的天花板。微博知乎
端侧 AI 的坎在干活，不在速度
速度口径上，官方的说法相当谨慎：最高 5 倍吞吐量、3 倍能效，参照系是桌面级 RTX 4090、M5 Pro 硬件上对应的全精度模型——收益来自三值量化的压缩比，与用哪台 iPhone 无关。 质量是更大的坎：上一代 27B 型号宣称保留原版 98.2% 的水平，社区测试的结论是这 98.2% 属跑分保留率、并非行为等价，智能体长任务上实际只剩约七成五，聊天够用、干活翻车。 PrismML 自己也把定位说清楚了：这类小模型的角色是"端侧 + 云端"混合推理架构里的本地智能层，手机处理隐私敏感和轻量任务，重活交给云端。 换句话说，现阶段没有任何一台 iPhone——包括 18 Pro Max——能单靠本地模型接住一个完整干活的 AI 智能体。IT之家知乎微博
结论：按内存和用途对号入座
换机的答案按手上的机器分开。如果你还在用 iPhone 16 Pro 及更早机型，8GB 到 12GB 的内存跨度加上新架构神经网络，让常驻本地模型、少杀后台变得实际，"AI"可以写进换机理由；如果你手里是 17 Pro 系列，算过这笔账的博主结论很直白，手里是 17 Pro 的话，不必为内存换 18 Pro。 至于为那 120 词元换机：最小模型的峰值从来不是新机独占，而真正能干重活的端侧智能体，目前还不在任何一台手机上。接下来值得盯的信号不是手机能跑多快，而是模型的长任务保留率能爬回来多少。知乎
