悠长假期

我在iPhone17 Pro Max 上跑AI 模型，体验了一把十年前“越狱”的快乐_我的网站

一 |     「我成功在国行iPhone上跑通了AI模型！」                    「然后呢？」                    「然后就没怎么用过了。」                    iPhone 17 Pro Max发布都一个月了，苹果国行Apple Intelligence还是遥遥无期。等不及的网友们，决定自己动手，丰衣足食。

二 |                              于是，在iPhone上部署端侧AI模型，成了互联网的新显学。    

　    一键部署OpenClaw        众所周知，拼多多有3个玩法，强付费，微付费，自然流。从保姆级教程到实操演示，各种野生秘籍在社交媒体上遍地开花。里面哪个玩法最好呢？当然自然流了，没有广告费支出，哪怕是5个点毛利，也是净利。

三 |     但为什么绝大多数商家不玩自然流呢，不是不想玩，而是不能玩。不能玩倒不是自然流玩法有多高深，而是大家做的品决定的，试想一下，你从厂家拿货来卖。                   我们也折腾了一番——下载模型、跑分测试、实际体验……整个过程确实有趣，甚至有点上头。

四 | 但当兴奋劲过去，一个扎心的事实浮现出来：这玩意儿好玩、有趣，但不实用。厂家都玩强付费，你还想玩自然流，那不是倒反天罡了。    也就是现在大家做拼多多的主流玩法就2个：强付费和微付费。                   能用和好用，是两回事                    在iPhone上体验端侧模型，门槛其实不算高。                   打开App Store，搜索PocketPal AI，下载安装。如果不习惯英文界面，可以在设置(Setting)里找到语言(Language)选项，切换成中文。                   接着便是下载模型了。

五 | 这2个付费有什么区别呢？就在于直通车投产比的多少了。    强付费的直通车投产比一般在2-3左右，低的还有1点多的。微付费投产比在多少呢？我的定义是10以上的投产比。那么10以内3以上的投产比叫什么呢？鬼知道！    今天咱们就来说下微付费的玩法，拼多多想玩好微付费，记住以下3个步骤。                   点击左上角图标进入模型库，由于Qwen系列模型在开源社区一直都是有口皆碑，所以我们选择从Hugging Face分别下载了0.6B、1.7B、8B、14B和30B的版本。    

01    微付费要学会定价    通过上面内容，咱们知道了微付费的投产比跑出来要在10以上，那么随便一个品都能开到10以上的投产比吗？如果你做过拼多多，做过很多品，你就知道了，10的投产比对某些品来讲都算是天方夜谭了，2的投产比能开动就已经谢天谢地了。

六 | 那么什么情况下10的投产比能开的动呢？    答案是这个品要是标品且是大类目的，也就是市场单量够大。如果是一个小众白牌，别说10的投产比，开车能不能有曝光都是个问题。    对于大类目的标品，这个品的成本和市场起量的卖价，系统都已经有了完整的数据记录。比如某鼠标，成本40，卖价60块，一般车费在15块，投产比4左右。玩微付费本质上就是直接把车费剔除，保留低利润的卖价。                   当然，你也可以自己本地下载模型，再导进去，这倒是问题不大。

七 | 像上面提到的卖价60块的鼠标，可以降价到47，投产比开到10也是能出单的。    为什么这里10的投产比能出单，因为平台的诉求有2点，要么能给平台带来收益，也就是广告费，要么能给平台带来流量，也就是低于其他平台卖价的商品。    当我们把卖价从市场价60块降到47块时，平台认可了你的这种牺牲精神，那么就会对应的给你一些扶持，其结果就是：你开10的投产比，这个品他能跑动了。                   但能下载，不代表能运行。                   当你看到「内存警告」的字样的时候，就知道这大概率是行不通了，这里需要解释一下，模型名称后的数字(如0.6B)指的是参数量，B代表「十亿」(Billion)。    所以大家明白了吗，微付费的前提是要学会定价，这个品要在同款商品里面有价格优势才能跑的了微付费。                   参数可以理解为模型「神经元」的数量，参数越多，理论上模型的理解能力和生成质量越强，但对硬件的算力和运存需求也急剧攀升。有的人可能问了，我也是按照低毛利率去定的卖价，为啥微付费跑不动呢？    原因很简单，因为各位商家初始货盘的成本已经是系统收录成本的10个点以上了，在系统眼里，他只认这个品的实际成本，至于你导了几手拿到的资源，平台不认，对你来说已经没利润了，但是在平台眼里，你这个品毛利率已经在10个点以上了。

八 |     

02    微付费要强付费入池    有了能玩微付费的品，定好了卖价，直接上来开10的投产就能跑起来吗？真要是这样简单，大家都来玩微付费了。

九 |                    你也可以在基准测试栏里，查看手机的设备信息。之所有有品有价格，也玩不了微付费，主要是新链接他没权重哇！    举个例子，对于已经转起来的轮子，我们稍微用力这个轮子是不是就能转的更快，而对于处于静止状态的轮子，我们稍微用力，你会发现轮子很难动起来。拿我手上这台iPhone 17 Pro Max来说，8GB内存勉强能跑，14B模型、30B及更大参数的版本，基本上就没法运行了。

十 |                    在实际体验之前，我们也先用这几款模型跑个分，下面这几张图片，分别对应着不同参数模型的评测结果。                   那么在iPhone上用第三方APP跑端侧模型，到底有没有实际意义？这些模型能否真正支撑日常任务或简单推理？                    我的评价是：能用，但更多是玩具性质，可以尝鲜，但不太建议长期使用。    微付费10的投产比能跑起来是个结果，不是说一开始就要10的投产比去跑的。                   众所周知，OpenAI此前曾出炉了一份关于ChatGPT的使用报告，主要揭秘大家伙都在用ChatGPT干什么，其中主要包含实用指导、信息搜索和写作等事项。

十一 |                    我们也参考这些实际用途，分别对0.6B、1.4B、8B等模型问了几个问题。                   测试一：制定健身计划                    帮我制定一个适合久坐上班族的7天核心锻炼计划                    和跑分结果一致，模型参数越大，生成的速度越慢。但反之，回答的质量和内容详实程度确实也随参数提升而提升。                   0.6B模型给出的计划放之四海而皆准，有一定的细节，实操价值却不高。                   1.7B稍好，细节更丰富，能够对久坐带来的腰背酸痛提出针对性的训练计划。对于微付费的链接，就像那个静止的轮子一样。    前期我们还是要施加一个大力把这个东西转起来，后面才可以少点力气，也就是10的投产比跑起来。那怎么用大力把这个东西转起来呢？答案很简单，用强付费来推。                   8B则再上一个档次，开始针对不同肌群给出系统性的建议，且动作更细分，甚至还有暖心小贴士，不过虽说基本维持在5 token/s的速度，但体感跟网页版ChatGPT的响应速度并无明显差别。                   至于发热情况，我是在比较凉爽的室内测试的，在询问8B模型几个问题后，也可以明显感觉到手机背部发热明显。

十二 |     我一般的操作是，创建好了微付费的链接后，打开全店托管和稳定成本推广，全店托管开低投产比，稳定成本开10以上的投产比。                   测试二：历史知识问答                    宋代的聘猫礼是什么？                    这是一个相对冷门但有据可查的历史知识点，指的是宋代民间迎娶猫咪入宅时的礼仪习俗，主要是为了体现古人对猫主子的尊重程度。    记住，一定要按这个顺序来，之前试过托管高投产，稳定低投产的，结果稳定低投产跑起量后，切到托管去跑提示投产比过高要降低后才能打开，这就尴尬了。                   遗憾的是，小参数模型的知识储备严重不足，从0.6B到8B的模型，都不知道聘猫礼是啥，而且还特别擅长一本正经地胡说八道。其中8B模型更全是车轱辘话。托管低投产比加一个限额，这样亏钱跑也不用担心车费消耗太多。                   测试三：时效性信息                    iPhone Air什么时候发布？                    这是一个考验模型时效性的问题。

十三 |     然后就是看强付费出的单量，这个也要根据客单价来，低客单的如果车费预算足够，可以拉到每天200单以上在切到稳定成本跑微付费。

十四 |     而我做代运营接的店铺，很多老板推广预算不多，所以我一般是强付费每天能跑20单了，就切到稳定玩微付费了。                   毫无意外，所有端侧模型都答不上来，毕竟它们的知识截止日期停留在训练时，无法获取最新信息。                   这一点，恰恰是云端模型的核心优势之一。云端模型可以通过联网检索、实时更新知识库，而端侧模型只能依靠「出厂」时打包进去的那些参数。                   测试四：写作能力                    我们选择了今年上海卷的高考作文题：                    有学者用「专」「转」「传」概括当下三类文章：「专」指专业文章；「转」指被转发的通俗文章；「传」指获得广泛传播的佳作，甚至是传世文章。他提出，专业文章可以变成被转发的通俗文章，而面对大量「转」文，读者又不免期待可传世的文章。只要这个品确实是大标品，卖价稍微有点优势，在稳定跑微付费慢慢跑，大概2周到1个月就能跑起来了。

十五 |     

03    微付费最终要切到高投产比跑    微付费的最终呈现方式是10以上的投产比来跑，也就是衡量微付费玩法跑通的条件就是高投产比下，能够有量。如果这个链接在稳定成本10以上投产比跑不动，只有在托管的低投产比才能出单，我们就要思考了，这个品玩微付费是不是合适。    出现上述情况的，只有2个原因，一个是积累的权重不够，微付费跑不动。                   由「专」到「传」，必定要经过「转」吗？请联系社会生活，写一篇文章，谈谈你的认识与思考。还有个原因是这个品的定价本身就不适合跑微付费。    至于实际原因是哪个，这就要凭各位的经验来自行判断了。就跟一个人肚子疼的这个症状，原因会有很多，至于引发这个症状的真实原因是什么，就考验老医生的经验了。

十六 |     如果我们做了好几条链接，最终切到10以上投产比发现都跑不动，我们就要重新去思考下，这个品要不要继续玩微付费了。                   要求：（1）自拟题目；（2）不少于800字。对于大多数类目，3-5的投产比是能够稳定出单的，当然单量不会很多。                   0.6B模型大概就是传说中凑字数的选手，回答更像是将题目的表面意思复述了一遍，生成的内容缺乏思辨深度，需要大量人工修改才能达到「及格线」。                   1.7B起码还引用了鲁迅作品这类文学素材，看起来有模有样。

十七 | 而8B则表现不错，但与云端模型如ChatGPT相比，依旧差距甚远，难以称得上生产力工具。

十八 |                    另外，虽然那模型在训练阶段就已经被「调教」过了，这使得它在输出时，会自然而然地按照某种风格、语气和逻辑来回答，但我们也可以给模型植入系统提示词，并让它生成回答。                   比如我就给1.7B的模型安排了个「古风小生」的人设。                   你别说，这模型还真挺「入戏」的，表达的语感、节奏和人格气质，变得更贴近我的预期。                   附上提示词：                    上下滑动查看更多内容                    但说实话，对绝大多数用户来说，这更像是个好玩的彩蛋，而不是刚需功能。一言以蔽之，我并不太建议你去折腾这种部署端侧模型的方法。    如果你是厂家，剔除车费预计还有5个点左右的净利，如果你是代发的，就会发现一个进退两难的现象，这个品盈亏平衡才能出单，稍微拉出一点净利，就没单了，说明你的资源没优势，找更有优势的资源才对，而不是死磕直通车玩法上。    

04    最后    微付费的本质和自然单比较接近，只是价格有优势的前提下，每天花个百八十块的车费，不至于断流。而微付费又和强付费很像，都是要定好产品的保本投产比来跑的。                   回想2008到2012年，那是iPhone用户「越狱」的狂欢时代。

十九 |     所以，各位电商朋友想玩好微付费，前期2个槛，把强付费和自然流都玩会了，自然而然你就会玩微付费了。无数人顶着把手机刷成砖的风险，就为了装上几个苹果不许安装的插件，或者把系统界面改得更个性一点。                   可当App Store的生态已经足够丰富，越狱风险却越来越高，带来的边际收益也越来越小时，如今还有多少人在越狱？                    答案不言而喻。    作者：老虎讲运营，运营书籍《全栈运营高手》作者；8年电商运营经验，千万流水项目操盘手，多平台专栏作家，专注电商产品运营与推广，擅长品牌打造和爆款制造。

申请创业报道，分享创业好点子。                   这种所谓第三方端侧模型的折腾方法，即便有隐私方面的加成，但本质上仍是一个独立的应用，堪比阉割版ChatGPT，它无法与系统深度整合，也无法调用其他应用的数据，形如鸡肋。点击此处，共同探讨创业新机遇！。                   正因如此，就像当年的越狱一样，这种在第三方应用折腾端侧AI，或许只会成为一段有趣但短暂的插曲，而真正的未来，依旧属于那些把复杂留给厂商、把简单留给用户的系统级解决方案。                   *封面来自：ZDNET                    欢迎加入APPSO AI社群，一起畅聊AI产品，获取#AI有用功，解锁更多AI新知                    我们正在招募伙伴                    简历投递邮箱[email protected]                    ✉️邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）。

|

Current article:http://13ne.ruandaimingyunsun.sbs/list_it8zit8/x0g58.html

Published on:05:24:06