两年后，Fable 5 级别的 AI 或许就能在你的笔记本电脑里、手机里或汽车上本地运行了。
前几天，r/LocalLLaMA 的本地大模型社区的一张图刷屏了，图里算的就是这一笔账：
作者的思路是把历代前沿模型从云端发布，到笔记本能跑的开源模型追平同级能力，中间隔了多长时间，每一代全都标了出来。
结论是：GPT-3 级别的能力用了 37 个月，GPT-3.5 级别是 17 个月，GPT-4 级别大约 24 个月，Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o 的那一代则是 21 个月。
平均算下来是 24.8 个月，正好两年。
你可能还记得 GPT-4 能识别梗图等展示的各种超强智商。而现在，几乎对于任何一个排名 top 的（支持多模态的）端侧小模型，当时 GPT-4 的能力都已经不在话下了。
所以照这个节奏往前推，便能得出一个更为惊人的结论：Fable / Mythos 5 级的能力，大约 2028 年 7 月，就能在一台高配的消费级设备上本地跑起来了。
评论区一片欢呼，说这是智能真正去中心化的时刻，甚至还有人说：不用两年，一年就够了。
马库斯（Gary Marcus）也给出了他的标准质疑：真这样的话，那 Anthropic 和 OpenAI 们该何去何从？
01
断网自由
而本地跑大模型这事，意味着什么呢？
不用担心弱网和断网（不需要联网），不用排队也不用看订阅额度的脸色，不用担心隐私，也不用管你是不是说中文或是时区“奇怪”的哪国人。
你唯一需要关心的是：你的电脑、你的车，还有没有电
。
当然，我和马库斯的看法不同：云端模型并不会消失（如果他是这个意思），而是将同样变得更强大、更智能，继续突破智能的上限，或者顺好……训练出接近自己的端侧模型。
而且云端能力的提升，在很多领域的收益其实是递减的：一是真实生活里的大多数场景并没有那么难；二是这些场景对网络、实时性和隐私的要求，反倒比对智商的要求要更高。
试想一下，如果你那辆自动驾驶的汽车，完全依赖联网的云端模型，那么当它开进一条信号不太好的隧道时，你的内心……应该是慌得一批的。
所以接下来两年，端侧模型极可能将迎来一轮大爆发。
你在车里说了什么、去了哪里，不用再传到云端；网络信号和响应延迟，也不再是体验的天花板。
02
光下沉还不够
不过，如果什么也不干，就盯着这张图干等个两年，其实也不太行。
云端模型完成到本地的下沉，基本上指的是 benchmark 追平这事。
但是，真要进你手机和车机里的，真的会是一个小号的 GPT-5.6 或 Fable 5 吗？
不会。
终端上的 AI 需要看得懂屏幕、找得到按钮、听得懂你说话，还得替你动手去点各种 App。这些能力，云端旗舰模型里也没有多少现成存货，只「下沉」是不够的，而是需要从第一天起就为终端而打造。
所以端侧模型这边，模型厂商们开始动手布局了：
在 5 月底刚发完 Step 3.7 Flash 的阶跃星辰，最近便调整了自己在模型侧的布局——在本周的 WAIC 大会上，他们将正式推出端侧模型家族 Step Edge。
03
1+N
Step Edge 是一个面向手机、汽车的端侧模型家族，也叫做「1+N」的模型架构：一个文本＋视觉的基础模型，连接 Audio、GUI、Gen 三个多模态模型：
可以理解为给智能装上了：眼睛、耳朵、手，齐全了。
阶跃对 Edge 的定位是：低至 100ms 本地 toolcall，简单任务本地响应，复杂任务上云。
成绩上，基础模型在图像理解、GUI Grounding、OCR、工具调用、App Agent 等 7 类 16 项 benchmark 里综合平均 62.92，高于 Qwen3-VL-4B、Gemma4-E4B-it、MiniCPM-V-4.6 等同级模型：
Step Edge 的 Agent 能力在同级别模型上有着显著的优势：AppWorld 是 21.43，远高于第二名 Gemma4 的 15.48；空间理解 MINDCUBE 是 47.83，比第二名高出 10 分。
不过，在传统的图像理解和 OCR 两个非 Agent 任务上，Step Edge 只是保持在了第一梯队的水平，不算突出领先。
家庭其他成员方面，Step Edge GUI 模型在 OSWorld 上拿了 51.5，Mobile Gym 21.3：
Step Edge Audio 模型的 12 项音频理解评测平均 68.07，同样第一，中文识别的字错误率平均 3.004：
Step Edge Gen 则把文生图和图像编辑带到了本地，在端侧模型的对比里也明显占优：
04
自研 NPU 引擎
能力只是一方面，端侧还有个问题是：分数好看并不代表在真机上就能跑得起来。
可以说，端侧模型的竞争，一半在模型，一半在系统工程。
因为一旦到了手机 NPU 上，量化、内存、算子支持等每一步，都可能把纸面上的能力打回原形……
所以这次 Step Edge 还配套了自研的 Step Inference NPU 推理引擎，对比同样跑在 Hexagon NPU 上的 llama.cpp 方案：
1024 token 的文本输入，端到端 4.33 秒，快了约 2 秒；看一张 768 分辨率的图，5.61 秒用时约一半；听一段 30 秒语音，则是 10.7 秒快了 6 秒。
Prefill 时的速度甚至能高达 1395 TPS。
对应的就是，你给你的智能汽车说完一句话后，它是秒懂还是得想个一会儿的差别。
05
Pro + Flash + Edge
对阶跃来说，Edge 这次发布后，它的模型布局便凑成了「Pro + Flash + Edge」三层：Pro 管复杂推理，Step 3.7 Flash（输出速度 409 tokens/s，AA 榜速度第一）管高频低延迟的云端 Agent，Edge 则管终端本地执行。
而这条「端云分工」的路，其实也不只是阶跃一家在走。
Apple Intelligence 用的也是这个架构：大部分任务在设备端的小模型上跑，复杂任务丢给 Private Cloud Compute。
高通在 CES 2026 发布的 Snapdragon X2 Elite Extreme，NPU 算力干到了 80 TOPS。
云端负责峰值智能，端侧负责本地执行，正在成为行业的共识。
06
2028 年 7 月
说回开头的图。
两年后的笔记本里跑着一个 Fable 5 级模型的两年从 frontier 到本地的规律，不能说板上钉钉，但可能仍会继续成立（走着瞧了）。
那时我们在手机和车上的智能体验，会由谁来决定呢？
答案更可能是一个生在终端的执行层，加一个云端的超级大脑：
山高皇帝远，还得有本地人。
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