NexaSDK如何实现高性能端侧AI？2026年跨平台推理框架解析

引言

NexaSDK 让您能够以最低的能耗，构建最智能、最快速的端侧人工智能应用。 它是一个高性能的本地推理框架，只需几行代码，即可在 NPU、GPU 和 CPU 上跨 Android、Windows、Linux、macOS 和 iOS 设备本地运行最新的多模态 AI 模型。

NexaSDK 支持最新模型的速度领先业界数周甚至数月——例如 Qwen3-VL、DeepSeek-OCR、Gemma3n (Vision) 等。

🏆 业界认可与里程碑

NexaSDK 的卓越性能和创新能力已获得众多行业巨头的认可：

• 高通 (Qualcomm) 在其官方博客中三次专题报道我们。
  • 在 Qualcomm Hexagon NPU 上创新多模态 AI。
  • 为计算、移动平台、汽车和物联网提供首个 Day-0 模型支持。
  • 通过 Snapdragon 将端侧AI轻松带入智能手机。
• Qwen 因我们提供 Day-0 Qwen3-VL 在 NPU、GPU 和 CPU 上的支持 而专题报道。我们在 GGUF 格式支持上领先 Ollama 和 llama.cpp 三周，并且至今仍是唯一支持其在 NPU 上运行的框架。
• IBM 在其官方博客中将我们的 NexaML 推理引擎与 vLLM、llama.cpp 和 MLX 并列提及，并认可了我们对 Day-0 Granite 4.0 的支持。
• 谷歌 (Google) 因我们提供 EmbeddingGemma 的 Day-0 NPU 支持 而专题报道。
• AMD 因我们 在 AMD NPU 上实现 SDXL-turbo 图像生成 而专题报道。
• 英伟达 (NVIDIA) 在其官方博客中介绍了由 NexaSDK 驱动的热门本地AI应用 Hyperlink。
• 微软 (Microsoft) 在 Microsoft Ignite 2025 大会上将我们作为官方合作伙伴进行展示。
• 英特尔 (Intel) 因我们在 NexaSDK 中提供 Intel NPU 支持 而专题报道。

🚀 快速开始

您可以根据目标平台选择最合适的入门方式：

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🖥️ CLI

下载：

运行您的第一个模型：

# Chat with Qwen3
nexa infer ggml-org/Qwen3-1.7B-GGUF

# Multimodal: drag images into the CLI
nexa infer NexaAI/Qwen3-VL-4B-Instruct-GGUF

# NPU (Windows arm64 with Snapdragon X Elite)
nexa infer NexaAI/OmniNeural-4B

• 支持的模型类型： LLM、多模态、ASR、OCR、Rerank、目标检测、图像生成、Embedding
• 支持的格式： GGUF、MLX、NEXA
• NPU 模型： 模型中心
• 📖 CLI 参考文档

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🐍 Python SDK

通过 pip 安装 SDK：

pip install nexaai

使用 Python 代码加载并运行模型：

from nexaai import LLM, GenerationConfig, ModelConfig, LlmChatMessage

llm = LLM.from_(model="NexaAI/Qwen3-0.6B-GGUF", config=ModelConfig())

conversation = [
    LlmChatMessage(role="user", content="Hello, tell me a joke")
]
prompt = llm.apply_chat_template(conversation)
for token in llm.generate_stream(prompt, GenerationConfig(max_tokens=100)):
    print(token, end="", flush=True)

• 支持的模型类型： LLM、多模态、ASR、OCR、Rerank、目标检测、图像生成、Embedding
• 支持的格式： GGUF、MLX、NEXA
• NPU 模型： 模型中心
• 📖 Python SDK 文档

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🤖 Android SDK

在您的 app/AndroidManifest.xml 中添加：

<application android:extractNativeLibs="true">

在您的 build.gradle.kts 中添加依赖：

dependencies {
    implementation("ai.nexa:core:0.0.19")
}

初始化 SDK 并运行模型：

// Initialize SDK
NexaSdk.getInstance().init(this)

// Load and run model
VlmWrapper.builder()
    .vlmCreateInput(VlmCreateInput(
        model_name = "omni-neural",
        model_path = "/data/data/your.app/files/models/OmniNeural-4B/files-1-1.nexa",
        plugin_id = "npu",
        config = ModelConfig()
    ))
    .build()
    .onSuccess { vlm ->
        vlm.generateStreamFlow("Hello!", GenerationConfig()).collect { print(it) }
    }

• 系统要求： Android minSdk 27，Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4 芯片
• 支持的模型类型： LLM、多模态、ASR、OCR、Rerank、Embedding
• NPU 模型： 支持的模型
• 📖 Android SDK 文档

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🐳 Linux Docker

拉取 Docker 镜像并运行：

docker pull nexa4ai/nexasdk:latest

export NEXA_TOKEN="your_token_here"
docker run --rm -it --privileged \
  -e NEXA_TOKEN \
  nexa4ai/nexasdk:latest infer NexaAI/Granite-4.0-h-350M-NPU

• 系统要求： Qualcomm Dragonwing IQ9，ARM64 系统
• 支持的模型类型： LLM、VLM、ASR、CV、Rerank、Embedding
• NPU 模型： 支持的模型
• 📖 Linux Docker 文档

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🍎 iOS SDK

下载 NexaSdk.xcframework 并将其添加到您的 Xcode 项目中。

使用 Swift 代码示例（如语音识别）：

import NexaSdk

// Example: Speech Recognition
let asr = try Asr(plugin: .ane)
try await asr.load(from: modelURL)

let result = try await asr.transcribe(options: .init(audioPath: "audio.wav"))
print(result.asrResult.transcript)

• 系统要求： iOS 17.0+ / macOS 15.0+, Swift 5.9+
• 支持的模型类型： LLM、

常见问题（FAQ）

NexaSDK支持哪些硬件平台和操作系统？

NexaSDK支持在NPU、GPU和CPU上运行，并跨Android、Windows、Linux、macOS和iOS等多个平台，实现高性能本地推理。

NexaSDK在模型支持方面有什么优势？

NexaSDK能领先业界数周甚至数月支持最新多模态AI模型，如Qwen3-VL、DeepSeek-OCR等，并提供Day-0支持，是唯一支持部分模型在NPU上运行的框架。

如何开始使用NexaSDK进行开发？

开发者可通过CLI、Python SDK、Android SDK、iOS SDK或Linux Docker等多种方式快速开始，只需几行代码即可构建高性能、低功耗的端侧AI应用。