寒武紀董事長陳天石在2025年度業績說明會上回應投資者，針對互聯網大廠自研芯片的競爭壓力，強調公司產品採用“通用型”設計，具備更強的普適性，能應對多樣化AI技術。他指出，大廠芯片多圍繞主營業務提供垂直解決方案，而寒武紀的通用架構更靈活，適應不同場景需求。
中國第三代自主超導量子計算機“本源悟空”已初步具備搭載AI的運算能力，標誌着國產量子算力開始系統性融入人工智能應用生態，開啓“量子+AI”協同發展新篇章。該計算機於2024年1月投入運行，搭載72位自主超導量子芯片“悟空芯”，此次技術升級不僅是計算能力的提升，更是量子計算與人工智能融合的重要里程碑。
華爲4月20日發佈Pura90系列、Pura X Max摺疊手機及首款鴻蒙AI眼鏡，並公佈價格。儘管存儲芯片漲價，華爲仍保持穩定定價策略，Pura90標準版起售價與上代持平，展現市場競爭力。
2026年春季招聘數據顯示，新興生產力行業人才需求激增。人工智能工程師最爲搶手，平均月薪達20804元，崗位缺口持續擴大。機器人、新材料行業招聘崗位同比增長超30%，光電子、人工智能、航空航天等領域增長也接近或超過20%。薪資方面，人工智能工程師月薪領先，芯片工程師緊隨其後。
iPhone 16e：最新iPhone，價格親民，性能卓越，配備A18芯片和48MP融合相機。
全球首款基於拓撲核心架構的量子芯片，為量子計算開闢新路徑。
FlagCX是一個跨芯片通信庫。
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這是一個專為蘋果硅芯片設備優化的自動語音識別模型，通過轉換為MLX框架並量化為FP8格式，實現在蘋果設備上的快速端上語音轉錄。該模型針對逐字精度進行微調，特別適用於需要高精度轉錄的場景。
mlx-community
VibeThinker-1.5B的4位量化版本，基於MLX框架針對蘋果芯片優化，是一個擁有15億參數的密集語言模型，專門用於數學推理和算法編碼問題
lmstudio-community
Qwen3-VL-2B-Thinking是由Qwen推出的視覺語言模型，基於2B參數規模，使用MLX進行8位量化，專門針對Apple Silicon芯片進行了優化。該模型支持圖像和文本的多模態理解與生成任務。
Granite-4.0-H-1B-8bit 是 IBM Granite 系列的小型語言模型，專門針對 Apple Silicon 芯片優化，採用 8 位量化技術，參數量為 1B，具有高效推理和低資源消耗的特點。
MiniMax-M2-4bit 是使用 mlx-lm 工具從 MiniMaxAI/MiniMax-M2 轉換而來的 4 位量化版本，專門針對 Apple Silicon 芯片優化，提供高效的文本生成能力。
DeepSeek-OCR-8bit是基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式版本，專門針對蘋果芯片優化的視覺語言模型，支持多語言OCR識別和圖像文本理解任務。
DeepSeek-OCR-6bit是基於DeepSeek-OCR模型轉換的MLX格式版本，專門針對蘋果芯片優化。這是一個視覺語言模型，具備強大的光學字符識別能力，能夠從圖像中提取和識別文本信息。
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這是一個基於GLM-4.6架構的混合專家模型，使用REAP方法對專家進行了40%的均勻剪枝，參數量為218B，並轉換為MLX格式的3位量化版本，適用於蘋果芯片設備高效運行。
Qwen3-VL-32B-Instruct是一個強大的多模態視覺語言模型，基於Qwen基礎模型開發，經過優化和量化處理，專門針對蘋果芯片設備進行了優化，提供高效的圖像文本處理能力。
Qwen3-VL-2B-Instruct 是一款高效的圖像文本轉文本模型，由 Qwen 團隊開發。該模型經過 MLX 8位量化優化，特別適用於蘋果硅芯片設備，能夠處理視覺語言任務並提供高效的解決方案。
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該模型是基於GLM-4.5-Air使用REAP方法進行25%均勻剪枝後的專家混合模型，已轉換為MLX格式的4位量化版本，適用於蘋果芯片設備的高效推理。
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這是一個基於Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B模型轉換的MLX格式版本，使用mlx-lm工具從原始模型轉換而來，專門針對Apple Silicon芯片優化，支持高效的文本生成任務。
這是Qwen3-VL-4B-Instruct模型的4位量化版本，專門針對Apple Silicon芯片優化，使用MLX框架轉換。該模型是一個視覺語言模型，支持圖像理解和多模態對話任務。
Qwen3-VL-8B-Instruct是由Qwen團隊開發的多模態視覺語言模型，支持圖像文本到文本轉換。該版本經過MLX 8位量化處理，專門針對蘋果硅芯片進行優化，在保持性能的同時提升運行效率。
LFM2-8B-A1B是針對蘋果硅芯片優化的8位量化MLX構建版本，採用專家混合（MoE）架構，總參數約80億，每個令牌激活約10億參數，支持設備端快速推理。
這是一個基於GLM-4.6模型轉換的MLX格式版本，採用8位量化技術，分組大小為32，專為蘋果芯片優化，提供高效的文本生成功能。
IBM Granite-4.0-H-Tiny模型的5-bit量化版本，專為蘋果硅芯片優化。採用Mamba-2與軟注意力混合架構，結合混合專家模型(MoE)，在保持高質量的同時實現高效推理。
IBM Granite-4.0-H-Tiny是經過蘋果硅芯片優化的混合Mamba-2/Transformer模型，採用3位量化技術，專為長上下文、高效推理和企業使用而設計。該模型結合了Mamba-2架構和專家混合技術，在保持表達能力的同時顯著降低內存佔用。
Apriel-1.5-15B-Thinker是一個專為圖像理解與推理設計的150億參數多模態模型，採用中期訓練方法而非RLHF訓練。本版本為適用於蘋果芯片的MLX量化版本，具有內存佔用小、啟動速度快的特點。
KAT-Dev是由Kwaipilot開發的多語言自然語言處理模型，支持多種語言交互任務，提供高效準確的語言處理能力。該版本經過MLX團隊8位量化優化，專門針對蘋果硅芯片進行了性能優化。
一個基於MLX Whisper的音頻轉錄MCP服務，支持本地文件、Base64音頻和YouTube視頻轉錄，專為蘋果M系列芯片優化。
VGGT-MPS是基於蘋果芯片優化的3D視覺重建工具，使用Metal Performance Shaders加速，能夠從單張或多張圖像生成深度圖、相機姿態和3D點雲，支持稀疏注意力實現城市級重建。
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