6月9日，科技媒体Appleinsider在WWDC 2026主题演讲后，采访了多位苹果高管。一个核心信息被反复强调：苹果自研的Apple Foundation Models绝非“Gemini套壳”，而是完全由苹果掌控的独立模型体系。
苹果承认，在训练过程中确实借助了Google Gemini的技术进行蒸馏和优化，但这好比借鉴外部教材来学习，最终交出的答卷——模型本身——是用苹果自己的代码、自主研发的技术架构、以及私有数据体系重新构建的。用苹果的话说：用户调用Apple Foundation Models时，根本不会接触到谷歌的代码、Gemini智能体，也不会直接触及Google Search。这是一个至关重要的分界线。
这套模型体系目前包含五个主要成员，各自承担不同层级的任务：
- 端侧模型 AFM Core – 负责基础AI的本地运算，是日常响应的主力引擎。
- 端侧模型 AFM Core Advanced – 支持原生多模态能力，采用稀疏架构，可在本地承载更复杂的AI功能。
- 云端模型 AFM Cloud – 处理本地难以完成的高负载请求，实现云端协同。
- 云端模型 AFM Cloud Image – 专注于图像生成和编辑，打造视觉内容。
- 云端模型 AFM Cloud Pro – 面向智能体工具和最重负载的任务，提供强力支持。
苹果特别指出，每一个模型都是针对Apple Silicon量身定制，训练过程使用专有数据，同时结合Gemini模型的蒸馏优化。换句话说，这是一场“自主框架下的借力”——通过外部技术加速迭代，但最终产品拥有完全独立的底层架构。
AFM Cloud Image 生成的图片
在云端基础设施方面，苹果也做了精心安排：AFM Cloud Pro这类重型任务，底层跑在Google云服务器和NVIDIA图形处理器上。但即便如此，苹果强调它依然保持Private Cloud Compute认证——数据和计算过程受到严格保护，不会因为底层硬件而放松隐私标准。
综合来看，苹果的策略很清晰：既不想被外界说成“照搬作业”，也不愿在AI赛道上完全闭门造车。通过蒸馏等方式借用成熟技术，再以自有体系完成模块化落地，同时严控用户数据与谷歌之间的直接接触。这套做法能否赢得市场信任，还需看实际体验，但至少在架构说明上，苹果给出了一个相对完整且自洽的交代。
