Laya
苹果芯片本地离线运行的开放权重类型化决策模型
Laya-CoreML 是在苹果 Silicon 上通过 Core ML 与神经引擎本地运行的开放权重类型化决策模型，无需 PyTorch、Transformers 或 MLX，零生成 token、无自回归解码。它直接对选择题、序数评分题和布尔判定题返回概率结果，支持多语言，ANE 版本输入上限 96 token，另有 1024 token 通用模型。M3 Max 上单次短决策 P50 约 4.98ms，并提供本地贪吃蛇演示展示实时决策与安全干预层
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2026-09-19
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
Laya-CoreML 是在苹果 Silicon 上通过 Core ML 与神经引擎本地运行的开放权重类型化决策模型，无需 PyTorch、Transformers 或 MLX，零生成 token、无自回归解码。它直接对选择题、序数评分题和布尔判定题返回概率结果，支持多语言，ANE 版本输入上限 96 token，另有 1024 token 通用模型。M3 Max 上单次短决策 P50 约 4.98ms，并提供本地贪吃蛇演示展示实时决策与安全干预层
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天 1 条收录动态
- 最近更新
- 2026-09-19
- 覆盖行业
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-09-19新工具首发
Laya 发布 laya-coreml：开放权重的类型化决策模型可在苹果 Silicon 上经 Core ML 与神经引擎完全离线运行，无需 PyTorch/MLX，直接对选择题、评分题、布尔题返回概率。官方实测 M3 Max 单次多语言决策 P50 4.98ms，贪吃蛇闭环达约 49-50 次决策/秒；聚合报道称 Mac M4 CoreML 离线环境约每秒 45 次决策。
Laya 常见问题
关于 Laya 的定位、核心功能、价格与最近更新。
Laya 是什么？
Laya-CoreML 是在苹果 Silicon 上通过 Core ML 与神经引擎本地运行的开放权重类型化决策模型，无需 PyTorch、Transformers 或 MLX，零生成 token、无自回归解码。它直接对选择题、序数评分题和布尔判定题返回概率结果，支持多语言，ANE 版本输入上限 96 token，另有 1024 token 通用模型。M3 Max 上单次短决策 P50 约 4.98ms，并提供本地贪吃蛇演示展示实时决策与安全干预层。
Laya 有哪些核心功能？
Laya 当前已核验的核心功能包括：文本分类。
Laya 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 Laya 的可验证价格信息。
Laya 最近有什么更新？
2026-09-19：Laya 发布 laya-coreml：开放权重的类型化决策模型可在苹果 Silicon 上经 Core ML 与神经引擎完全离线运行，无需 PyTorch/MLX，直接对选择题、评分题、布尔题返回概率。官方实测 M3 Max 单次多语言决策 P50 4.98ms，贪吃蛇闭环达约 49-50 次决策/秒；聚合报道称 Mac M4 CoreML 离线环境约每秒 45 次决策。