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Foundation ModelフレームワークはネイティブのSwift APIであり、Apple Intelligenceを支えるオンデバイスモデルに直接アクセスできます。Apple Foundation Model、ClaudeやGeminiなどのクラウドモデル、または言語モデルプロトコルに準拠するその他のプロバイダなど、あらゆる言語モデルを使用できるようになりました。

マルチモーダルプロンプトを使用すると、テキストとともに画像を渡すことができ、アプリがビジュアルコンテンツを推論できるようになります。OCRやバーコードリーダーなど、Visionフレームワークのツールはモデルからすべてオンデバイスで直接呼び出すことができます。Dynamic Profilesを使用すると、モデル、ツール、命令をその場で切り替えることができるため、継続的なセッション内でアプリの動作を適応させることができます。

アプリのApp Storeでの初回ダウンロード数の合計が200万件未満の場合、比類のないプライバシー保護を備えたプライベートクラウドコンピューティング上で最新のApple Foundation Modelにアクセスできます。また、Evaluationsフレームワークを使用すると、AIフィーチャーが動的な条件下で正しく動作することを検証でき、ユニットテストだけでは捉えられない問題にも対応できます。

Core AIは、Appleシリコン専用に設計されたOS組み込みの新しいフレームワークです。サポートのツールとテクノロジーも充実しており、デベロッパ自身のモデルをデバイス上で実行できるようにする上で最良の方法と言えます。最先端のメモリセーフなSwift APIを使用することで、AIモデルの読み込み、特化、実行を完全にデバイス上で行えます。ユーザーデータのプライバシーを保護し、アプリの応答性を確保できるとともに、サーバへの依存を解消でき、トークンのコストもかかりません。モデルは実行するハードウェアに合わせて自動で特化され、事前コンパイルに対応しているため読み込みも高速です。推論メモリのきめ細かなコントロール、ゼロコピーのデータパス、ステートフルな実行により、コンパクトなVisionモデルから大規模な生成AIまでに至るあらゆるモデルを、すべてのAppleプラットフォーム上で実行するために必要なパフォーマンスを実現しています。

AppleシリコンのためのオープンソースのアレイフレームワークであるMLXは、大規模言語モデルの実験、トレーニング、ファインチューニングにおいて、これまでに以上に高速かつ高性能になっています。今年、MLXはMetal 4とGPU Neural Acceleratorのサポートが追加されたことでさらにパフォーマンスが強化されました。また、Thunderbolt経由でRDMAを使用すれば複数のMacをまたいでトレーニングの規模を拡張できるため、自分のデスクでも高度なモデルの研究やファインチューニングを行えます。

新しいEvaluationsフレームワークは、プロンプトをテストし、インテリジェンスを活用した機能が確実に動作することをユーザーに届ける前に検証するためのツールを提供します。開発ワークフローに直接統合された体系的な評価により、AIが支える体験を自信をもって構築でき、アプリの機能が想定通りに動作することを確認した上でリリースできるようになります。