2025年，是AI硬件的全面爆发之年：AI手机、AIPC、AI陪伴、AI眼镜、AI智慧座舱……然而，云端大模型主导的AI硬件正在显露隐忧：高昂的 API 调用成本让中小企业望而却步，隐私数据上传云端的安全风险如影随形，网络延迟与垂域适配不足更是制约着端侧的场景创新
开源端侧小模型崛起正在改写游戏规则：根据小模型能力密度发展趋势（Densing Law）,小模型能力大约每3.5个月就翻一倍，边缘AI推理场景正在从想象变为现实。甚至英伟达也在论文《Small Language Models are the Future of Agentic AI》宣告：小模型才是Agentic AI的未来。
1. 部署难、表现差？端侧AI发展仍面临痛点
现实是：
- 部署门槛高：端侧平台的推理框架并不像云端那样容易适配：工具链有CUDA、 QNN、ANE、ROCm、Openvino, openCL, metal, vulkan等等五花八门……耗费数月踩坑仍难跑通最新模型；
- 性能表现差：即使顺利通过部署，由于推理引擎适配不当导致精度下降、输出缓慢、能耗飙升，让端侧应用体验大打折扣
- 跨平台噩梦：不同硬件（PC，手机，车机，IoT）、芯片（高通、Intel、AMD、苹果）间的适配壁垒，让跨设备应用开发重复 “踩坑”，效率极低。例如可以在高通PC上运行的多模态模型无法自动移植到高通车载端。
- 最新的模型支持差：NPU上普遍只能跑1年以前发布的模型，无法使用最新的模型（如Mistral3, Qwen3-VL），需要等待非常久的时间。
2. 端侧AI部署的工具分享
最近在github上发现了一款Nexa SDK项目，为解决上述问题者带来了新思路。这个项目致力于解决长期存在于端侧模型部署中的共性问题，让 AI 模型在手机、PC、汽车、IoT 等边缘设备上的落地变得前所未有的简单。
github项目链接：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk （如果认为对您工作有帮助，欢迎为开源作者star）
综合来看，Nexa SDK 构建了4大核心优势，解决端侧 AI 部署的核心痛点：
跨平台统一推理框架：NexaSDK 由 NexaML 引擎提供支持，该引擎是从芯片Kernel层打造的跨硬件平台统一推理引擎（电脑，手机，车，IoT，机器人，以及XR眼镜），并支持三种端侧模型格式：GGUF 格式、MLX 格式以及 Nexa AI 自主研发的 .nexa 格式。
NPU, GPU, CPU深度适配：NexaSDK 可在多种算力平台的NPU、GPU、CPU上本地运行各类人工智能模型 —— 它不仅使用简单、灵活性高，而且性能佳。特别是支持各大算力平台的NPU芯片（覆盖高通Hexagon NPU, 苹果NPU，AMD Ryzen AI NPU，以及Intel NPU），充分利用NPU性能，可以解决过往端侧模型在CPU/GPU上运行带来的输出速度慢、能耗畸高的问题，推理性能可达到CPU 1.5倍 ，GPU 4倍，能效比提升 2–8倍。
任意多模态模型Day-0支持：面对快速更新的开源模型市场，Nexa SDK能够做到在新模型推出的第一时间适配各个硬件后端（NPU, GPU, CPU），并且支持多种模态 Vision, Text, Audio, 以及 CV模型；
低代码极致易用：使用一行代码即可调用本地模型，OpenAI API 兼容设计让开发者无缝衔接代码，大大降低了端侧AI的应用门槛。
Nexa SDK与其他端侧SDK的比较优势：
NEXA SDK这款工具搜索了下，也得到了一些主流认可，如AMD/高通等：
3. 如何使用Nexa SDK：解锁端侧AI能力
根据使用方式和平台，Nexa SDK提供不同的工具包：
- Nexa CLI：可在MacOS/Windows/Linux 使用命令行终端速测试模型及运行本地服务器；同时支持在Linux 系统的容器化环境中运行 AI 模型；
- Nexa SDK Python开发工具：可在MacOS/Windows/Linux平台使用Python完整运行SDK
- Nexa SDK Android/iOS开发工具: 支持在移动端设备跨NPU/GPU/CPU推理的安卓/iOS开发工具包
Nexa SDK统一了苹果NPU、Intel NPU、AMD NPU、高通 NPU 等4类NPU推理加速芯片，让端侧模型边缘推理拥有了更广泛的实现和应用场景。
3.1 Nexa SDK CLI快速体验
下载路径：
可以从github：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk或者https://sdk.nexa.ai下载Nexa CLI。
一行代码运行模型
Nexa SDK支持LLM、多模态、音频（ASR\TTS）、CV、生图等多种端侧模型。例如：
多模态模型
车载多模态模型（适配高通NPU）
相比于其他框架，NexaSDK对于新模型的支持速度还是非常迅速，可以访问Nexa AI官方模型仓库https://huggingface.co/NexaAI查看使用更多精选的模型。
目前Nexa CLI支持 MacOS、Windows、Linux（并支持Docker运行）.
兼容OpenAI API
NEXA CLI还提供 OpenAI 兼容的 REST API ，一行命令即可访问服务接口，无缝覆盖对话生成、文本嵌入、文档重排序、图像生成等核心场景，满足多样化开发需求。
- /v1/chat/completions - 用于 LLM 和 VLM 的对话生成
- /v1/embeddings - 为文本生成向量嵌入
- /v1/reranking - 根据查询相关性对文档重新排序
- /v1/images/generations - 根据提示生成图像
- 更多命令可以查看：https://docs.nexa.ai/nexa-sdk-go/NexaAPI
3.2 Nexa SDK Python 开发工具包
Nexa SDK Python工具包，适配 MacOS、Windows、Linux等全平台优化后端，无论是本地开发还是企业级应用，都能使用Python更高效落地。可以使用Python API一键运行LLM、VLM、OCR、ASR、TTS、图像生成、说话人分离、键值缓存、采样配置、对话模板以及错误处理等。
更多文档参阅：https://docs.nexa.ai/nexa-sdk-python/overview
3.3 Nexa SDK Android/iOS开发工具包
下载地址：
Nexa SDK Android工具包:可直接从 Maven 中央仓库获取，或访问github:https://github.com/NexaAI/core
Nexa SDK iOS工具包获取地址:https://github.com/NexaAI/nexasdk-mobile-iOS-framework
- Android 设备上支持直接运行的包括LLM、VLM、Embedding模型、OCR模型、CV模型、ASR模型、rerank模型以及生图模型，且支持通过 NPU、GPU和 CPU进行推理。通过 Kotlin/Java API 轻松集成，性能提升 2 倍，能效比优化 9 倍，重塑移动智能体验。
更多文档参阅：https://docs.nexa.ai/nexa-sdk-android/overview
- 使用简洁的 Swift API，开发者可在 iOS/macOS 设备上直接运行LLM、VLM、Embedding模型、ASR模型以及rerank模型。目前，ASR模型与Embedding模型已支持 苹果神经网络引擎（ANE）加速，其他模型则基于图形处理器（GPU）与中央处理器（CPU）运行，同时可以达到性能提升 2 倍，能效比优化 9 倍的惊艳体验。
更多文档参阅：https://docs.nexa.ai/nexa-sdk-ios/quickstart
4. 总结一下Nexa SDK使用下来的几个比较优势：
- 一行命令跑通：nexa infer 操作简单，不必进行复杂配置；
- OpenAI API 无缝兼容 ：现有代码零修改，直接迁移端侧运行；
- 95% NPU 利用率：性能优于 Qualcomm GENIE，极致发挥硬件潜力；
- 首发支持前沿模型： Qwen3、Granite、Liquid、Gemma 3n、Parakeet等最新模型快速适配；
- 结构化输出 ：天然适配 AI Agent 工作流，加速应用创新；
- 持续更新的前沿端侧模型库：Nexa Model Hub不断扩充，更新速度还是挺快的
📱 手机：离线助手，日程提醒、生活助理……
💻 PC：文件管理、个人知识库构建、Agent协作……
🚗 汽车：车内 AI 助手，实时路况提醒，安全监测……
🤖 IoT & 机器人：工厂巡检、缺陷检测……
端侧 AI 的低成本、高隐私、低延迟特性，正在重构产品形态，催生全新商业模式。
希望今天分享的Nexa SDK能让每一位热爱端侧AI的人都能参与到端侧 AI 的浪潮中！
github项目链接：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk （如果认为对您工作有帮助，欢迎为开源作者star）
