13 的話
從 A19 Pro 的硬體表現、Foundation Models 正式推出、Swift Transformers 1.0 釋出等等，我是真的感覺到在 iPhone 上跑 AI 模型的時代來臨了。至少開發本地 AI 應用的難度正在快速下降。
你覺得呢？
13 於 2025/09/30
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上週寫的⚡️探究 iPhone 的 USB 速度對開發體驗的影響系列，第五篇文章「AI 模型需要高速傳輸」是最重要的。
從 iPhone 17 這一代起，在設備上執行 AI 模型，已經從可行轉向實用。而開發 AI 應用需要頻繁傳輸幾 GB 的模型，速率瓶頸會是工作流程與開發效率的全新問題。
還有每月回顧與一篇開發習慣提醒：
💡開發好習慣：閱讀 Release Notes 從一個 Apple 開發文件的小坑，提醒閱讀 Release Notes 對於避坑的重要性
🤖Code Along with Foundation Models
Foundation Models 在 beta 期間改變很多，WWDC25 的影片已經過時。
這週 Apple 釋出了最新的 Code Along 影片。
同場加映：Apple 新聞稿 介紹了許多使用 Foundation Models 的 apps 實際案例。
繁體中文 Apple Intelligence 在 iOS 26.1 beta 1 已經可以使用，現在入門 Foundation Models 是很棒的時機。
🚀Swift Transformers 1.0
就在我發表 AI 模型需要高速傳輸這篇文章當天晚上，Hugging Face 宣布 Swift Transformers 正式釋出 1.0，並展望未來發展。
這個 Package 的目的是要減少開發者在 Apple 平台上使用本地 AI 模型的麻煩，並且補足了 Core ML 與 MLX 的不足。可以說是要在 Apple 平台執行第三方開源 AI 模型的必要工具。
在我看來，Swift Transformers 與 Foundation Models 的本質相近，都是在讓開發者更容易在 Apple 平台上的 app 使用 AI 模型。
主要有三個部分：
Tokenizers: 用來準備要給模型輸入參數的工具
Hub: 下載與管理模型的工具
Models and Generation: LLM 轉換成 Core ML 格式後的 wrapper
1.0 還有許多重點更新，包括更獨立的模組化設計、Swift Jinja 整合、完整支援 Swift 6 等。
🛠️Swift Configuration
許多開發者應該會很高興，Swift 官方推出全新方案來管理設定與環境。我覺得這是個潛力無窮的好東西。
有個「小缺點」iOS 要 18 以上。
🧩SE-0494 Add isIdentical(to:) Methods for Quick Comparisons to Concrete Types
新提案 isIdentical(to:) 方法，能讓 Array/String/Dictionary 等容器型別進行 O(1) 對比。
kemchenj 的推文 有簡單解釋。
↖️上一期重點回顧
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