https://ge.iosapple.eu/tags/quantization/Recent content in Quantization on iOSApple - Apple News, Guides & TutorialsHugokaSat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000https://ge.iosapple.eu/bitnet-15bit-llm-can-run-on-iphone/Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000https://ge.iosapple.eu/bitnet-15bit-llm-can-run-on-iphone/<p><strong>ვერდიქტი:</strong> 7-მილიარდიანი პარამეტრის LLM, შეკუმშული 1.58 ბიტამდე წონებაზე, თავისუფლად ეტევა 1.2 გბ რამ-ში. iPhone 12-ს აქვს 4 გბ. ბარიერი, რომელსაც Apple ახსენებს — „Apple Intelligence მოითხოვს A17 Pro-ს ან უფრო ახალს“ — 2026 წლისთვის საინჟინრო სისულელეა. <strong>ციფრები:</strong> BitNet b1.58-ის ნაშრომი (Microsoft Research, 2024) → LLaMA-ს დონის ეფექტურობა მოდელის ზომის 1/8-ით. Recover-LoRA (ივნისის 2026) → 2-ბიტიანი კვანტიზაცია სრულ სიზუსტეს აღადგენს low-rank fine-tuning-ის მეშვეობით. Hybrid Gated Flow (თებერვალი 2026) → „Memory Wall“-ს განსაზღვრავს როგორც რეალურ შეზღუდვას და არა გამოთვლით სიმძლავრეს. <strong>Apple-ის სვლა:</strong> Apple Intelligence-ის დაბლოკვა iPhone 15-ზე და უფრო ძველ მოდელებზე. 250 მილიონზე მეტი მომხმარებლის განაპიქსელება ახალ მოდელებზე, რათა მათ გამოიყენონ on-device Siri-ს გამოცდილება. <strong>სტატუსი:</strong> აპარატურული კარი სინამდვილეში შემოსავლების კარია. ინჟინერია მზად არის. დეპლოიმენტი — არა.</p>