Зачем еще одно приложение для локального AI?
Кажется, рынок мобильных LLM в 2026 году уже перенасыщен. Lekh AI, LM Studio Mobile, бесконечные Python-скрипты. Но KernelAI делает то, что другие считали невозможным: упаковывает 43 модели в одно приложение, при этом каждая работает с потреблением памяти 400-600 МБ. Не 2 ГБ, не 1.5 ГБ, а именно 400-600. Это меняет правила игры.
Важный нюанс: речь идет о квантованных версиях моделей (обычно 4-bit или 5-bit). Полноценные FP16 версии тех же Llama 3.2 3B займут все 6 ГБ вашей оперативки и отправят телефон в перегрев. KernelAI использует агрессивную оптимизацию — модель теряет 5-10% качества, но выигрывает в скорости и температуре.
Что внутри этого зоопарка из 43 моделей?
Разработчики не стали ограничиваться стандартным набором. Помимо ожидаемых Llama 3.2 3B и Gemma 3 270M (о которой мы уже писали), здесь есть сюрпризы:
| Категория | Модели (актуально на 23.01.2026) | Особенность |
|---|---|---|
| Логические модели | LFM2.5-1.2B-Thinking, Phi-3.5-mini-reasoning | Цепочка рассуждений, решение задач |
| Vision-модели | Llava-Next 1.5B, Moondream2 3B | Анализ изображений с камеры |
| Кодогенерация | DeepSeek-Coder 1.3B, CodeLlama 7B (квант.) | Пишет код на 20+ языках |
| Мультиязычные | Qwen2.5 1.5B, BGE-M3 500M | Поддержка русского, китайского, испанского |
| TTS (речь) | XTTS-v2 300M, Bark-tiny 150M | Озвучка ответов на лету |
Самое безумное — все эти модели можно переключать за 2-3 секунды. Захотел проанализировать фото — включил Llava. Нужно решить математическую задачу — переключился на LFM2.5. И все это без перезагрузки приложения.
Как это работает на практике? Три реальных сценария
1 Фото → Текст → Голос
Снимаете вывеску на иностранном языке. KernelAI через Llava-Next распознает текст, переводит через Qwen2.5, а затем XTTS-v2 озвучивает перевод. Весь пайплайн работает офлайн. Для сравнения: в Lekh AI такой связки нет — там либо vision, либо TTS.
2 Экстренный программист в метро
Нужно срочно починить баг в Python-скрипте, а интернета в тоннеле нет. Загружаете код в DeepSeek-Coder 1.3B, модель находит ошибку и предлагает три варианта исправления. Скорость генерации — 12-15 токенов в секунду на iPhone 14. Медленнее, чем через AITunnel с его облачными GPU, но зато бесплатно и приватно.
3 Логическая головоломка за кофе
Коллега подкидывает задачу: "Если 5 машин за 5 минут производят 5 деталей..." Включаете LFM2.5-1.2B-Thinking (ту самую, о которой мы писали отдельно). Модель не просто выдает ответ, а показывает цепочку рассуждений. Можно проверить, где она ошибается в логике.
Сравнение с конкурентами: кто кого?
На рынке iOS-приложений для локального AI в 2026 году три основных игрока:
- Lekh AI — стабильность и оптимизация под Apple Neural Engine, но всего 8-10 моделей в базовой версии. Нет TTS.
- LM Studio Mobile — максимальная кастомизация, можно загружать любые модели с Hugging Face. Но интерфейс сложный, потребление памяти выше.
- KernelAI — золотая середина. 43 предустановленные модели, быстрый свайп между ними, встроенные vision и TTS. Но требует iOS 18+ и A15 Bionic или новее.
Техническая деталь: KernelAI использует Metal Performance Shaders для вычислений на GPU. Это дает прирост 30-40% по сравнению с чисто CPU-реализациями. Но греется телефон ощутимо — после 10 минут работы с Llama 3.2 3B корпус становится теплым.
Кому подойдет KernelAI, а кому — нет?
Это не универсальное решение. Вот кому стоит качать:
- Исследователям AI, которые тестируют разные архитектуры моделей в полевых условиях. 43 модели — это живая лаборатория в кармане.
- Путешественникам без постоянного интернета. Переводчик, распознаватель текста, генератор маршрутов — все в одном.
- Разработчикам, которым нужен быстрый доступ к кодогенерации и отладке без облачных сервисов.
- Студентам для решения задач по математике, физике, программированию. Особенно с цепочками рассуждений.
А вот кому лучше поискать другие варианты:
- Владельцам iPhone старше 12-й серии — приложение будет тормозить и перегреваться.
- Тем, кому нужна максимальная точность — квантованные модели иногда "галлюцинируют" сильнее оригиналов.
- Пользователям, которым хватает 2-3 моделей — переплачивать за 43 нет смысла.
Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027
Разработчики KernelAI анонсировали три ключевых обновления на первую половину 2026 года:
- Поддержка Mixture of Experts (MoE) моделей — те же Mistral 3 8x7B, но в квантованном виде для мобилок. Это даст качество 13B-моделей при потреблении памяти 7B.
- Офлайн RAG-пайплайн — возможность загружать свои документы и искать в них информацию. Похоже на то, что мы описывали в статье про Android RAG, но для iOS.
- Распределенный inference — если у нескольких друзей есть KernelAI, можно объединить вычислительные мощности их телефонов для запуска больших моделей. Звучит как фантастика, но прототип уже работает.
Мой совет: если у вас iPhone 13 или новее, скачивайте KernelAI сейчас. Даже бесплатной версии с 10 моделями хватит, чтобы понять, нужно ли вам такое. А если работаете с облачными AI-сервисами вроде AITunnel, используйте KernelAI как офлайн-бэкап. Когда интернет отвалится (а он отвалится), у вас в кармане останется 43 AI-ассистента.
Предупреждение: не пытайтесь запустить все 43 модели одновременно. Приложение поддерживает быструю смену, но каждая модель занимает 400-800 МБ оперативки. На iPhone с 6 ГБ ОЗУ можно держать в памяти 2-3 модели, остальные будут выгружены и загружены по требованию.
И последнее: KernelAI — это не замена ChatGPT или Claude. Это инструмент для специфических задач, где важны приватность, скорость и независимость от интернета. Иногда лучше иметь 43 специализированных молотка, чем один универсальный, но требующий Wi-Fi.
