Nexa SDK：实现手机、PC、边缘设备算力大一统的端侧AI终极形态

关键词：端侧 AI、Nexa SDK、异构计算 、NexaQuant、模型压缩 、跨平台部署

• NexaAI: Ship any AI model to Any Device in Minutes.
• Production-ready on-device inference across backends.
• 代码： https://github.com/NexaAI/nexa-sdk
• HuggingFace ：https://huggingface.co/NexaAI

当所有人都在卷云端大模型的参数时，Nexa SDK 正在悄悄把 AI 的“大脑”装进你的手机、电脑甚至边缘设备里，而且是不花钱、不联网、保护隐私的“全能大脑”。

安卓平台Samsung S25PC平台骁龙X Elite Hexagon NPU从端侧推理引擎，到软硬件协同模型定制，再到完整解决方案，Nexa AI 用一套 SDK 打通了手机、PC、汽车、IoT 设备的算力壁垒，让“随时随地用 AI”从口号变成了触手可及的现实。

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、引言——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。

ChatGPT、Claude 等工具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，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。

NexaSDK for Android，它助力安卓设备本地运行 AI 模型，既实现 2 倍性能提升、9 倍能耗节省，仅需三行代码即可运行，还支持多模态、ASR 等功能，兼容 OmniNeural 等多个框架。其架构上，安卓 APP 与 ML 模型经 Android API、JNI 衔接 Nexa SDK Core，再借助 NexaML Runtime 里的组件，调用设备的 NPU、CPU、GPU 硬件，以此达成本地 AI 模型的高效低耗运转

在这一趋势下，Nexa SDK 应运而生。它并非单一工具，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、魔搭社区等海量模型格式，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。

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。

NexaSDK for iOS & macOS 使移动设备与电脑能够本地运行最新 AI 模型，实现 2 倍性能提升与 9 倍能耗节省，仅需三行代码即可启动。它支持 Embedding、ASR、OCR 等功能，兼容 EmbeddingNeural、Gemma 3 等框架。在架构上，应用与模型通过 Swift API/XCFramework 或 C 接口连接至 Nexa SDK Core，再由 NexaML Runtime 调用设备的 NPU、CPU、GPU 硬件，实现高效低耗的本地 AI 推理。

过去，开发者需为不同设备编写专属代码，适配成本高昂，这成为端侧 AI 普及的主要障碍。

Nexa SDK 的解决方案核心在于“异构计算调度”与“全链路兼容”，而 NexaQuant 模型压缩技术构成了这一切的基础。

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首要挑战。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测试中能稳定复现。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，但对 10B 参数以下模型的深度优化，被认为是计算效率与实际部署需求之间的最佳平衡点。

NexaQuant 的核心优势在于：

• 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——例如，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，运行时内存从 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，图像生成模型的速度可提升 4 倍，同时保持高质量输出，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，推理速度快 9.6 倍。

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。
• 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，如下视频所示；
  • 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。

为了更直观地展示支持的设备与特性，下表对比了 NexaSDK 与其他主流框架：

图例说明： ✅ 支持 | ⚠️ 部分支持 | ❌ 不支持

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[2]
• 步骤2：参考 GitHub 示例的 ReadME[3]，打开 Gradio 可视化界面

nexa pull NexaAI/EmbedNeural
nexa serve

pip install -r requirements.txt
python gradio_ui.py

核心亮点

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，如律师、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 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。
• 自然语言问答与溯源：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：

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，如下图所示：

• 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/qwen3-4B-npu
• 在 Apple Silicon 上运行模型：nexa infer NexaAI/qwen3vl-4B-Thinking-4bit-mlx

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 38 秒极速安装运行 Qwen3-1.7B 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：

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。

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。

结语——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。

Nexa SDK 所构建的，不仅是一套工具包，更是端侧 AI 的基础设施。

微软、英伟达、IBM、谷歌、英特尔等科技巨头正基于 Nexa SDK 等产品，在 NPU 硬件、大模型（如 Gemma）以及 AI 应用（如图生图、检索助手）等领域展开深度联动。例如，AMD 借助其 NPU 推动 SDXL-Turbo 图生图应用，英伟达则上线了基于 Nexa AI 的检索工具。这一系列合作也涵盖了 Gradio 等开发工具的应用，充分展现了当前 AI 生态中软硬件协同的极致形态。

随着模型压缩技术的持续进步与硬件算力的不断提升，未来的 AI 应用将如同手机 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。

PC平台骁龙X Elite Hexagon NPU，LFM2-1.2B模型，52 token/s，0.1s first token

端侧 AI 的未来，早已到来，等待你亲手开启。

参考资料

[1] github.com/NexaAI/nexa-sdk/: https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/

[2] sdk.nexa.ai/model/EmbedNeural: https://sdk.nexa.ai/model/EmbedNeural

[3] https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/demos/image-search-npu: https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/demos/image-search-npu

[4] AutoNeural: Co-Designing Vision-Language Models for NPU Inference: https://huggingface.co/papers/2512.02924

[5] AutoNeural – Next-Gen In-Car Multimodal AI Model: https://nexa.ai/blogs/autoneural

[6] NexaML supports latest models across all Qualcomm platforms fully on NPU: https://nexa.ai/blogs/nexaml-cross-platform

[7] Nexa HuggingFace 仅以 Qwen3 为关键词检索到 Nexa 达 28 个模型: https://huggingface.co/NexaAI/models?search=qwen3

[8] Nexa HuggingFace 仅以 llama3 为关键词检索到 Nexa 达 7 个模型: https://huggingface.co/NexaAI/models?search=llama

[9] Nexa HuggingFace 上的 4 bit 和 8 bit gpt-oss 等模型: https://huggingface.co/NexaAI/models?search=gpt-oss

[10] Model Hub: https://sdk.nexa.ai/model

[11] HuggingFace 上，Nexa collections 涵盖针对骁龙 NPU/NPU IoT/NPU Mobile、苹果 Neural Engine、Intel NPU等硬件深度适配的模型: https://huggingface.co/NexaAI/collections

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