三層離線 AI 堆疊

呢次合作將 Liquid AI 嘅基礎模型同 MacPaw 自家嘅推理同記憶技術整合成一套統一嘅本地堆疊 ：

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI 專門為 macOS AI 助手設計同微調嘅基礎模型，特別針對 Apple Silicon 嘅效率做咗優化 。
• Elix – MacPaw 嘅本地推理引擎，可以直接喺 Mac 上執行 LFMs 模型，唔使將數據送出裝置，做到快速回應、私隱保障同離線使用 。
• Mnemos – MacPaw 嘅持久記憶層，可以跨對話保留上文下理，令 AI 助手記得你之前講過嘅嘢，越用越聰明 。

首款產品：Eney

Eney 係 MacPaw 為 macOS 開發嘅 AI 助手，會係第一個用呢套新堆疊嘅產品。佢可以做到離線推理、情境搜尋、技能執行同對話歷史記錄——全部留喺裝置內部處理。當然，如果某個任務更適合用雲端模型，用戶可以選擇切換到雲端 。Eney 舊年已經開始轉用本地模型，今次合作係要進一步深化本地架構 。

開發者點用？Setapp 開放 + 信用額扣費

等呢套堆疊喺 Eney 上面驗證成功之後，MacPaw 計劃將同一套離線推理技術（Elix + Mnemos + LFMs）開放俾 Setapp 嘅第三方開發者。Setapp 係 MacPaw 旗下嘅訂閱制應用市集，目前有超過 15 萬付費訂戶 。

• 信用額扣費模式 – MacPaw 正緊試行一個系統，Setapp 用戶可以買信用額。每次用 AI 功能（無論本地定雲端）都會根據任務複雜度扣相應嘅信用額 。
• 一站式開發平台 – Setapp 開發者可以用呢套共用堆疊提供離線 AI 功能，同時如果某個任務需要雲端規模嘅運算，都可以接入 Google 等雲端模型供應商 。即係開發者一個平台就可以同時用到本地同雲端推理選項。

今次合作被定位為一個私隱優先嘅雲端 AI 替代方案，目標係預設將個人數據留喺裝置內部，但同時用戶有需要時都可以用到雲端模型 。

三層離線 AI 堆疊

呢次合作將 Liquid AI 嘅基礎模型同 MacPaw 自家嘅推理同記憶技術整合成一套統一嘅本地堆疊 ：

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI 專門為 macOS AI 助手設計同微調嘅基礎模型，特別針對 Apple Silicon 嘅效率做咗優化 。
• Elix – MacPaw 嘅本地推理引擎，可以直接喺 Mac 上執行 LFMs 模型，唔使將數據送出裝置，做到快速回應、私隱保障同離線使用 。
• Mnemos – MacPaw 嘅持久記憶層，可以跨對話保留上文下理，令 AI 助手記得你之前講過嘅嘢，越用越聰明 。

首款產品：Eney

Eney 係 MacPaw 為 macOS 開發嘅 AI 助手，會係第一個用呢套新堆疊嘅產品。佢可以做到離線推理、情境搜尋、技能執行同對話歷史記錄——全部留喺裝置內部處理。當然，如果某個任務更適合用雲端模型，用戶可以選擇切換到雲端 。Eney 舊年已經開始轉用本地模型，今次合作係要進一步深化本地架構 。

開發者點用？Setapp 開放 + 信用額扣費

等呢套堆疊喺 Eney 上面驗證成功之後，MacPaw 計劃將同一套離線推理技術（Elix + Mnemos + LFMs）開放俾 Setapp 嘅第三方開發者。Setapp 係 MacPaw 旗下嘅訂閱制應用市集，目前有超過 15 萬付費訂戶 。

• 信用額扣費模式 – MacPaw 正緊試行一個系統，Setapp 用戶可以買信用額。每次用 AI 功能（無論本地定雲端）都會根據任務複雜度扣相應嘅信用額 。
• 一站式開發平台 – Setapp 開發者可以用呢套共用堆疊提供離線 AI 功能，同時如果某個任務需要雲端規模嘅運算，都可以接入 Google 等雲端模型供應商 。即係開發者一個平台就可以同時用到本地同雲端推理選項。

今次合作被定位為一個私隱優先嘅雲端 AI 替代方案，目標係預設將個人數據留喺裝置內部，但同時用戶有需要時都可以用到雲端模型 。