O iPhone 17 Pro conseguiu rodar um LLM 1 com 400 bilhões de parâmetros localmente, sendo que, normalmente, esses modelos requerem pelo menos 200GB de memória — o que torna essa demonstração surpreendente, visto que o dispositivo possui apenas 12GB de RAM 2.
O lado positivo de rodar um modelo localmente é que o usuário possui total privacidade, além de eliminar a necessidade de uma conexão com a internet. Contudo, o modelo em questão rodou no iPhone 17 Pro com limitações — gerando texto a cerca de 0,6 tokens por segundo, ou seja, aproximadamente uma palavra a cada um ou dois segundos — mas ainda assim conseguindo completar tarefas.
Running 400B model on iPhone!
— Anemll (@anemll) March 23, 2026
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Credit @danveloper @alexintosh @danpacary @anemll pic.twitter.com/LZCLqsvSUP
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Créditos: @danveloper @alexintosh @danpacary
Ainda assim, esse resultado foi possível porque um trio de desenvolvedores evitou carregar o modelo completo na memória e, em vez disso, usou um método diferente que transmite dados diretamente do armazenamento, permitindo que o dispositivo lide com cargas de trabalho que, de outra forma, excederiam os limites do hardware.
Esse método utiliza uma abordagem conhecida como combinação de especialistas (Mixture of Experts, ou MoE), o que significa que o modelo ativa apenas uma pequena parte dos seus parâmetros para cada solicitação, em vez de usar todos os 400 bilhões de uma só vez — logo, reduzindo significativamente a necessidade de memória.
Ao mesmo tempo, o sistema transmite os dados do modelo do SSD 3 do iPhone para a GPU 4, o que evita o preenchimento da RAM e permite que o dispositivo processe as consultas em partes.
Mesmo com as limitações, o resultado mostra que os smartphones atuais podem lidar com modelos de IA muito maiores do que o esperado quando os desenvolvedores utilizam técnicas eficientes, como a ativação seletiva de parâmetros.
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via Wccftech