tim/kangkang
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feat(iOS): 更新MNN后端模型配置优化性能

将MNN主模型从Qwen3.5-4B(~2.64GiB)降级为Qwen3.5-2B(~1.1GiB)，因为4B版本
实测运行过慢，影响用户体验。iPhone17+/SME2设备使用2B模型，保留MLX
兜底方案用于模拟器和备用场景，确保AI推理性能和存储效率的平衡。
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link2026
2026-06-09 22:20:07 +08:00
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commit b79ae54b7b
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康康/AI/MNNBackend.swift
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@@ -3,7 +3,7 @@ import Foundation
/// MNN(CPU / SME2)推理后端,封装 `MNNLLMBridge` 的文本流式生成。
/// 与 `LLMSession`/`VLSession` 同款 actor 隔离;跨调用的串行化由上游 `AIRuntime` 闸门保证。
///
/// 文本与视觉(图→文)由同一个 Qwen3.5-4B 多模态 MNN 模型承担:`generate` 走文本,
/// 文本与视觉(图→文)由同一个 Qwen3.5-2B 多模态 MNN 模型承担:`generate` 走文本,
/// `analyze` 把图片拼成 <img> 标签交给 Omni 内核 imread 解码(需 OMNI 构建,xcframework 已含)。
/// 已实测可用,真机走此单模型全包路径;模拟器无 MNN,VL 仍回退 MLX(见 `AIRuntime`)。
actor MNNBackend {