NexaSDK for Mobile
Nexa AI (acquired by Qualcomm) · Coding · Sonstiges
NexaSDK for Mobile ist ein Entwicklungskit, das KI-Modelle direkt auf dem Telefon ausführt statt auf einem Cloud-Server. Es verarbeitet Text-, Bild- und Audiomodelle auf NPU-, GPU- und CPU-Hardware unter Android und iOS, sodass Apps Prompts beantworten, Sprache transkribieren oder Bilder lesen können, ohne einen Weg ins Netz und zurück. Das SDK ist kostenlos und quelloffen, was es zu einem praktischen Ausgangspunkt für Teams macht, die KI-Inferenz auf dem Gerät wollen, ohne eine Laufzeitumgebung von Grund auf zu bauen.
Über NexaSDK for Mobile
Was ist NexaSDK for Mobile
NexaSDK for Mobile ist ein SDK für KI-Inferenz auf dem Gerät von Nexa AI, einem Unternehmen, das Qualcomm 2025 übernommen hat. Es gibt App-Entwicklern eine einzige Laufzeitumgebung für lokale KI-Modelle, damit sie keinen getrennten Beschleunigungscode für jeden Chip in einem Telefon schreiben müssen.
Das Versprechen ist einfach. Cloud-KI ist schnell gebaut, aber langsam in der Antwort, braucht eine Verbindung und schickt Nutzerdaten auf einen fremden Server. Das Modell auf dem Gerät auszuführen löst alle drei Punkte, und das SDK kümmert sich um den unübersichtlichen Teil: den richtigen Prozessor wählen und die Inferenz effizient halten. Weniger Code, weniger Überraschungen.
Der größte Haken ist die Hardware. Die größten Leistungsgewinne kommen von der NPU, und diese Gewinne hängen von einem aktuellen Snapdragon-Chip mit einem unterstützten Präzisionsformat ab. Auf älteren oder Mittelklasse-Telefonen weicht das SDK auf CPU oder GPU aus. Kleine Modelle laufen dort noch. Große Sprachmodelle kämpfen mit Geschwindigkeit und Akkuverbrauch. Es ist außerdem ein Entwicklerwerkzeug, also berühren Endnutzer es nie direkt. Sie spüren nur, ob eine App schnell antwortet, ohne den Akku zu fressen.
Erste Schritte
- Holen Sie das SDK aus dem GitHub-Repository von Nexa AI oder installieren Sie es über den Paketmanager der Plattform für Ihre App.
- Wählen Sie ein Modellformat, das die Laufzeitumgebung unterstützt, etwa GGUF, MLX oder Nexa AIs eigenes .nexa-Format, und laden Sie ein Modell, das in den Speicher Ihres Telefons passt.
- Wählen Sie eine Rechen-Engine für die Inferenz: NPU für Tempo und Effizienz, oder CPU und GPU für eine breitere Geräteabdeckung.
- Binden Sie das Modell über den OpenAI-kompatiblen API-Server, der mit dem SDK kommt, in Ihre App ein.
- Testen Sie auf einem echten Gerät und beobachten Sie Speicher- und Akkuverbrauch, bevor Sie veröffentlichen, denn Ergebnisse vom Desktop übertragen sich nicht aufs Telefon.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von NexaSDK for Mobile.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Android- und iOS-Entwickler
- Teams mit Datenschutz- oder Offline-Anforderungen
- Prototypenbauer
Aufgaben
- Ein kleines Sprachmodell offline ausführen
- Sprachtranskription
- Bild- und Vision-Aufgaben
- Funktionsaufrufe
Szenarien
- Eine Notiz- oder Chat-App, die Gespräche auf dem Gerät hält
- Feldarbeit mit lückenhaftem Signal
- Akkuschonende Funktionen
Wichtigste Funktionen
Eine Laufzeitumgebung für NPU, GPU und CPU
Das SDK führt Modelle auf dem Prozessor aus, der verfügbar ist, und stützt sich auf die NPU, wenn das Telefon eine hat. Das zählt, weil die NPU für KI-Arbeit gebaut ist. Laut Nexa AI erreichte ein kleines Granite-Modell 92 Tokens pro Sekunde auf der NPU eines Snapdragon 8 Elite, gegenüber 40 Tokens pro Sekunde auf der CPU, bei bis zu 9-mal besserer Energieeffizienz auf der NPU. Geringerer Verbrauch bei gleicher Aufgabe ist der Unterschied zwischen einer Funktion, die Sie einschalten, und einer, die Sie aus lassen.
Mehrere Modellformate
NexaSDK for Mobile liest GGUF, MLX und Nexa AIs eigenes .nexa-Format. Die Vielfalt gibt Ihnen Spielraum, ein Modell zu wählen, das schon in einem Format existiert, das die Laufzeitumgebung versteht, statt alles selbst umzuwandeln. Quantisierte Modelle sind auf Telefonen die praktische Wahl. Speicher und Platz sind knapp.
Abdeckung von Text, Bild und Audio
Die Laufzeitumgebung verarbeitet mehr als Text. Sie unterstützt Vision- und Audiomodelle, also kann eine App ein Foto lesen, zwei Bilder vergleichen oder mit aufgezeichnetem Audio in derselben Einrichtung arbeiten. Für Apps, die Modalitäten mischen, ist das eine Integration statt mehrerer.
OpenAI-kompatibler API-Server
Das SDK bringt einen API-Server mit, der die OpenAI-Schnittstelle nachbildet, samt Funktionsaufrufen per JSON-Schema und Streaming. Wenn Ihr Code schon mit einem Cloud-Modell spricht, ist der Umzug auf ein lokales Modell meist nur eine Frage des Zeigens auf den Server auf dem Gerät. Für Teams, die Cloud-KI gegen KI auf dem Gerät abwägen, senkt das die Umstellungskosten.
Hardwarebeschleunigung auf Snapdragon
Die Qualcomm-Integration zielt auf die Hexagon-NPU, die Adreno-GPU und die Oryon-CPU auf Snapdragon-Plattformen, mit Unterstützung für Niedrigpräzisionsformate wie INT4 und INT8. Entwickler wählen die Engine, die zur Aufgabe passt, statt jedes Gerät von Hand abzustimmen. Hier zahlt sich Snapdragon-NPU-Inferenz auf Android-Telefonen aus.
Modellunterstützung ab Tag eins
Neue offene Modelle kommen dazu, sobald sie erscheinen, über die verschiedenen Hardware-Backends. Wenn Sie darauf warten, dass ein frisches Modell lokal läuft, zählt dieser Zeitpunkt, denn ein Modell, das nur in der Cloud läuft, hilft einer Offline-App nicht.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Kostenlos und quelloffen, also keine Lizenzkosten zum Ausprobieren.
- Eine Laufzeitumgebung deckt NPU, GPU und CPU ab, was gerätespezifische Arbeit reduziert.
- Echte Effizienzgewinne auf der NPU, mit veröffentlichten Zahlen zu Tempo und Verbrauch.
- Der OpenAI-kompatible Server erleichtert den Umzug bestehenden Cloud-Codes auf ein lokales Modell.
- Verarbeitet Text-, Bild- und Audiomodelle in einer einzigen Einrichtung.
Nachteile
- Die beste Leistung braucht ein aktuelles Snapdragon-Telefon, also schwanken die Ergebnisse stark zwischen Geräten, und ältere Telefone weichen auf langsamere CPU- oder GPU-Inferenz aus.
- Große Modelle sind durch den Telefonspeicher begrenzt, und ein großes Modell auf der CPU zieht Akku und bremst Antworten.
- Es ist ein Entwickler-SDK, also gibt es keine fertige App, die ein nicht technischer Nutzer öffnen und verwenden kann.
Häufige Fragen
Es führt KI-Modelle lokal in Android- und iOS-Apps aus. Funktionen wie Chat, Transkription und Bildlesen arbeiten, ohne Daten an einen Cloud-Server zu schicken. Nutzen Sie es, wenn Sie schnelle Antworten, Offline-Betrieb oder mehr Kontrolle über Nutzerdaten wollen.
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Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
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