개발자가 iOS 26과 함께 Apple의 로컬 AI 모델을 사용하는 방법
올해 초 Apple은 WWDC 2025 기간 동안 Foundation Model Framework를 도입하여 개발자가 회사의 로컬 AI 모델을 사용하여 응용 프로그램의 전원을 공급할 수 있습니다.
회사는이 프레임 워크를 통해 개발자가 추론 비용에 대해 걱정하지 않고 AI 모델에 액세스 할 수 있다고 선전했습니다. 또한이 로컬 모델에는 가이드 생성 및 도구 통화와 같은 기능이 있습니다.
iOS 26이 모든 사용자에게 출시되면서 개발자는 Apple의 로컬 AI 모델이 구동하는 기능을 포함하도록 앱을 업데이트하고 있습니다. Apple의 모델은 OpenAi, Anthropic, Google 또는 Meta의 주요 모델에 비해 작습니다. 그렇기 때문에 로컬 전용 기능은 앱의 워크 플로우에 대한 주요 변경 사항을 도입하지 않고 이러한 앱을 통해 삶의 질을 크게 향상시키는 이유입니다.
다음은 Apple의 AI 프레임 워크를 활용 한 최초의 앱입니다.
릴 아티스트
Lil Artist 앱은 아이들이 창의성, 수학 및 음악과 같은 다양한 기술을 배우도록 돕기 위해 다양한 대화 형 경험을 제공합니다. 개발자 Arima Jain과 Aman Jain은 iOS 26 업데이트로 AI 스토리 제작자를 배송했습니다. 이를 통해 사용자는 앱이 AI를 사용하여 스토리를 생성하면서 캐릭터와 테마를 선택할 수 있습니다. 개발자는 스토리의 텍스트 생성이 로컬 모델에 의해 구동된다고 말했다.
음운
Daylish 앱의 개발자는 Daily Planner 앱의 제목을 기반으로 타임 라인 이벤트를위한 이모티콘을 자동으로 제안하기위한 프로토 타입을 작업하고 있습니다.
Moneycoach
금융 추적 앱 MoneyCoach에는 로컬 모델로 구동되는 두 가지 깔끔한 기능이 있습니다. 첫째, 앱은 특정 주 동안 식료품 점에 평균을 소비했는지 여부와 같은 지출에 대한 통찰력을 보여줍니다. 다른 기능은 빠른 항목에 대한 지출 항목에 대한 카테고리 및 하위 범주를 자동으로 제안합니다.
조회
Word Learning App Lookup은 Apple의 AI 모델을 사용하여 두 가지 새로운 모드를 추가했습니다. 로컬 모델을 활용하여 단어에 해당하는 예제를 만드는 새로운 학습 모드가 있습니다. 또한이 예제는 사용자에게 문장에서 단어의 사용법을 설명하도록 요청합니다.
개발자는 또한 기기 모델을 사용하여 단어의 원점에 대한지도보기를 생성하고 있습니다.
작업
다른 앱과 마찬가지로 작업 앱은 로컬 모델을 사용하여 항목에 대한 태그를 자동으로 제안하는 기능을 구현했습니다. 또한이 모델을 사용하여 되풀이되는 작업을 감지하고 그에 따라 일정을 잡습니다. 또한 앱을 통해 사용자는 몇 가지를 말하고 로컬 모델을 사용하여 인터넷을 사용하지 않고 다양한 작업으로 분류 할 수 있습니다.
첫날
Automattic 소유의 저널링 앱 One Day One은 Apple의 모델을 사용하여 하이라이트를 얻고 항목 제목을 제안합니다. 이 팀은 또한 당신이 이미 작성한 내용에 따라 더 깊이 뛰어 들고 더 많은 글을 쓰는 프롬프트를 생성 할 수있는 기능을 구현했습니다.
크루 톤
레시피 앱 Crouton은 Apple Intelligence를 사용하여 레시피의 태그를 제안하고 타이머에 이름을 할당합니다. 또한 AI를 사용하여 텍스트 블록을 조리하기 쉬운 단계로 분류합니다.
시끄러운
Digital Signing App SigneAsy는 Apple의 로컬 모델을 사용하여 계약에서 주요 통찰력을 추출하고 사용자에게 서명중인 문서의 요약을 제공합니다.
어두운 소음
배경 사운드 앱 Dark Noise는 Apple의 로컬 모델을 사용하여 사용자가 몇 단어로 사운드 스케이프를 설명하고 그에 따라 하나를 생성 할 수 있도록했습니다. 사운드 스케이프의 다른 요소의 레벨을 생성하면 조정할 수 있습니다.
불이 켜집니다
Lights Out은 Twitter 클라이언트 Avery 및 Mastodon Client Mammoth의 개발자 인 Shihab Mehboob의 F1 시즌과 그랑프리를 추적하는 새로운 앱입니다. 이 앱은 ON-DEVICE AI 모델을 사용하여 레이스 중에 논평을 요약합니다.
포착
노트 테이킹 앱 캡처는 로컬 AI를 사용하여 메모 나 작업을 입력 할 때 사용자에게 카테고리 제안을 표시합니다.
LUM
태양과 날씨 추적 앱 Lumy는 이제 AI를 사용한 앱에서 깔끔한 날씨 관련 제안을 보여줍니다.
Cardpointers
CardPointers는 신용 카드 비용을 추적하고 가지고있는 카드에서 포인트를 얻는 가장 좋은 방법에 대한 제안을 제공하는 앱입니다. 앱의 새 버전은 AI를 사용하여 사용자가 카드와 제안에 대해 질문 할 수 있습니다.
기타 위즈
기타 Wiz는 몇 가지 방법으로 Apple Foundation 모델 프레임 워크를 사용하는 기타 학습 앱입니다. 사용자는 학습 중에 화음에 대한 설명을 볼 수 있습니다. 이 앱은 시간 간격에 따라 고급 플레이어의 통찰력을 보여주고 있습니다. 또한 AI 모델은 개발자가 15 개 이상의 언어를 지원하도록 돕고 있습니다.
SmartGym App은 로컬 AI를 사용하여 운동 설명을 Rep Counts, 간격 및 장비와 함께 단계별 세트로 변환합니다. 또한 사용자에게 매월 진행, 일상적인 고장 및 개별 운동 성능을 갖춘 운동 요약을 제공합니다.
금욕 주의자
저널링 앱 Stoic은 Apple의 모델을 사용하여 분위기 로깅에 따라 사용자에게 맞춤형 프롬프트를 제공합니다. 이 모델은 또한 사용자가 게시물을 요약하고 과거 항목을 검색하여 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Swingvision
이 앱은 테니스 및 피클 볼과 같은 라켓 스포츠 플레이어가 비디오 녹화에 따라 양식을 개선하도록 도와줍니다. 앱 제조업체는 이제 기초 모델을 사용하여 실행 가능하고 구체적인 피드백을 제공하고 있습니다.
조호
인도의 생산성 스위트 회사 인 Zoho는 현지 모델을 사용하여 문서 및 스프레드 시트의 테이블을위한 노트북과 같은 앱에서 전력 요약, 번역 및 전사를 사용하고 있습니다.
Trainfitness
운동 앱은 특정 장비가 없을 때 기기 모델을 사용하여 운동을위한 대안을 제안합니다.
물건
할 일 앱에는 Apple의 AI 모델을 사용하여 사용자의 말을 듣고 음성을 개별 작업으로 변환하는 청취 모드가 있습니다.
Apple의 로컬 모델을 사용하여 더 많은 앱을 발견함에 따라이 목록을 계속 업데이트 할 것입니다.
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