出来事の日付：2026年9月13日。 Appleは、デバイスとクラウド基盤にまたがる5つのシステムで構成される、第3世代の基盤モデル群の概要を示した。同社によると、刷新されるSiriと、各OSのインテリジェンス機能を支えるものとなる。これらのモデルはGoogleと共同開発され、上位のクラウドモデルの1つにはNvidiaのハードウェアも関わっている。

Appleの説明は、顧客の非公開の個人情報を使ってモデルを学習させているという主張を明確に否定している。同社によると、学習に使うデータの組み合わせには、公開資料、ライセンスを取得または購入したデータセット、専用の調査から得た情報、オープンソースデータ、合成した例が含まれる。ユーザーの非公開データやユーザーとのやり取りは基盤モデルの学習に使用せず、ウェブ上の発行者は自らのコンテンツが学習に含まれないようオプトアウトできるとしている。

2つのモデルはオンデバイス利用向けに設計され、3つはPrivate Cloud Computeを通じて動作する。Appleによると、このクラウド環境はユーザーデータを保存せず、Appleを含め、他者と共有することもない。大半のモデルはAppleシリコン向けに調整されている一方、AFM 3 Cloud Proは、Private Cloud Computeシステムの拡張の下でGoogle CloudにホストされるNvidia製GPU向けに最適化されている。

デバイス向けモデルの中で技術的に最も特徴的なのは、AFM 3 Core Advancedだ。大規模モデルは通常、使用中の重みをDRAMに置く必要があり、一般消費者向けハードウェアに収められる規模が制限される。Appleが提案する解決策は、モデル全体をフラッシュメモリーに保存し、プロンプトごとに、より小さなエキスパートの重みの集合を選ぶというものだ。小型の密なモデル構成要素が最初のルーティングを決定し、生成中にも定期的に新しいエキスパートを選択できる。共有エキスパートは常に有効な状態を保ち、それ以外のエキスパートは必要なときだけメモリーに読み込まれる。

Appleによると、このプロンプト単位のルーティングは、フラッシュストレージとDRAMの間で行う低速な転送を減らすために設計されている。また、リクエストに応じて、あらかじめ定めた異なる量のモデルを有効にできるため、複数の小型モデルを別々に維持せずに、タスクの難易度に計算量を合わせられる可能性がある。遅延、エネルギー消費、品質の実際のバランスは、Appleがこれを導入するデバイスや機能によって変わる。

サーバーでの処理向けには、AFM 3 Cloudが、マルチモーダル推論と長いコンテキスト内の情報の想起を目的とした混合エキスパート型アーキテクチャーを拡張する。別の画像モデルであるADM 3 Cloudは、画像の生成、編集、Genmojiに対応し、空間的な構図の再設定やタッチ操作による変更などの機能に対応するアダプターを備える。

Appleによると、このモデル群は共通の基盤から出発してから用途別に特化され、教師ありファインチューニングと複数段階の強化学習によって事後学習が行われた。発表はアーキテクチャーの広範な計画を示しているが、実環境での評価には個々の機能を検証する必要がある。プライバシーに関する最も明確な説明も、ネット上の一部の言説より限定的なものだ。Appleは、非公開の個人データとやり取りを基盤モデルの学習から除外すると明言している。