三层本地 AI 栈

这次合作将 Liquid AI 的基础模型与 MacPaw 自研的推理和记忆技术整合为一个统一的本地栈：

• Liquid Foundation Models (LFMs) —— Liquid AI 专门针对 macOS AI 助手场景设计和微调的基础模型，能在 Apple Silicon 上高效运行。
• Elix —— MacPaw 开发的本地推理引擎，负责在 Mac 上直接运行 LFM 模型。数据不离开设备，从而提供快速响应、隐私保护和离线能力。
• Mnemos —— MacPaw 的持久记忆层，能够在多次交互之间保留上下文，让助手“记住”之前的对话，随着使用变得越来越智能。

Eney：首批搭载该技术栈的产品

Eney 是 MacPaw 为 macOS 打造的 AI 助手。它将率先应用这一新栈，实现本地推理、上下文搜索、技能执行和对话历史记录，所有数据均保存在本地。当某项任务更适合在云端处理时，用户仍可手动选择启用云端模型。Eney 去年已开始转向本地模型，而此次合作旨在进一步深化这一本地架构。

通过 Setapp 向开发者开放，采用信用积分计费

在 Eney 验证技术栈的可靠性之后，MacPaw 计划将相同的本地推理技术（Elix + Mnemos + LFMs）开放给 Setapp 上的第三方开发者。Setapp 是 MacPaw 旗下的订阅制应用市场，拥有超过 15 万付费用户。

• 信用积分计费 —— MacPaw 正在测试一种新模式：Setapp 用户购买信用积分，每次 AI 操作（无论是本地还是云端）根据任务复杂度消耗相应的积分。
• 开发者一站式平台 —— Setapp 开发者可以通过共享栈提供本地 AI 功能，同时还能在需要时接入 Google 等云端模型。这意味着开发者只需集成一个平台，就能同时拥有本地和云端推理能力。

这次合作被视为云端 AI 的隐私优先替代方案，其核心理念是默认将个人数据保留在设备上，同时允许用户在特定任务下自愿选择使用云端模型。

三层本地 AI 栈

这次合作将 Liquid AI 的基础模型与 MacPaw 自研的推理和记忆技术整合为一个统一的本地栈：

• Liquid Foundation Models (LFMs) —— Liquid AI 专门针对 macOS AI 助手场景设计和微调的基础模型，能在 Apple Silicon 上高效运行。
• Elix —— MacPaw 开发的本地推理引擎，负责在 Mac 上直接运行 LFM 模型。数据不离开设备，从而提供快速响应、隐私保护和离线能力。
• Mnemos —— MacPaw 的持久记忆层，能够在多次交互之间保留上下文，让助手“记住”之前的对话，随着使用变得越来越智能。

Eney：首批搭载该技术栈的产品

Eney 是 MacPaw 为 macOS 打造的 AI 助手。它将率先应用这一新栈，实现本地推理、上下文搜索、技能执行和对话历史记录，所有数据均保存在本地。当某项任务更适合在云端处理时，用户仍可手动选择启用云端模型。Eney 去年已开始转向本地模型，而此次合作旨在进一步深化这一本地架构。

通过 Setapp 向开发者开放，采用信用积分计费

在 Eney 验证技术栈的可靠性之后，MacPaw 计划将相同的本地推理技术（Elix + Mnemos + LFMs）开放给 Setapp 上的第三方开发者。Setapp 是 MacPaw 旗下的订阅制应用市场，拥有超过 15 万付费用户。

• 信用积分计费 —— MacPaw 正在测试一种新模式：Setapp 用户购买信用积分，每次 AI 操作（无论是本地还是云端）根据任务复杂度消耗相应的积分。
• 开发者一站式平台 —— Setapp 开发者可以通过共享栈提供本地 AI 功能，同时还能在需要时接入 Google 等云端模型。这意味着开发者只需集成一个平台，就能同时拥有本地和云端推理能力。

这次合作被视为云端 AI 的隐私优先替代方案，其核心理念是默认将个人数据保留在设备上，同时允许用户在特定任务下自愿选择使用云端模型。