feat(AI): MNN 4B 多模态一肩挑文本+视觉,合并为单模型(MLX 仍兜底)

利用 Qwen3.5-4B-MNN 本身是多模态(含 visual.mnn),让同一个 MNN 模型
同时做文本生成与拍照识别 → MNN 路径只需下 1 个模型(7.4GB→2.64GB)。
MLX(.llm/.vl)保留作兜底,尤其开发机 iPhone 15 Pro(A17 无 SME2)。

- MNN.xcframework 重建为 OMNI(MNN_BUILD_LLM_OMNI=ON,加 OpenCV 图像解码);
  构建脚本同步加 OMNI flag
- MNNLLMBridge.analyzeImages:把图片路径拼成 <img>路径</img> 标签 + response,
  Omni 内部 CV::imread 加载(无需桥接 include OpenCV);与 generateText 共用 runResponse
- MNNBackend.analyze:detached 线程跑 blocking VL 调用,聚合为字符串
- AIRuntime:engine=.mnn 且就绪时,prepareVL→prepareMNN、analyzeReport→mnn.analyze;
  否则回退 MLX VL

device + 模拟器 BUILD SUCCEEDED,0 error,OMNI 框架链接干净。
VL 实际识别质量需真机用化验单 A/B(demo 核心)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

康康/AI/AIRuntime.swift

@@ -255,6 +255,11 @@ actor AIRuntime {
 
     /// 加载 VL 模型。幂等,首调真正 load。
     func prepareVL() async throws {
+        // 选了 MNN 且多模态模型就绪:VL 复用同一个 MNN 模型(文本+视觉一肩挑),走 prepareMNN。
+        if InferenceEngine.current == .mnn, ModelStore.shared.isComplete(for: .mnnLLM) {
+            try await prepareMNN()
+            return
+        }
         while vlStatus == .loading {
             try await Task.sleep(nanoseconds: 80_000_000)
         }
@@ -314,6 +319,16 @@ actor AIRuntime {
     func analyzeReport(imageURLs: [URL],
                        prompt: String,
                        maxTokens: Int = 512) async throws -> String {
+        // 选了 MNN 且就绪:图→文走同一个 MNN 多模态模型。
+        if InferenceEngine.current == .mnn, mnnStatus == .ready {
+            await acquireGate()
+            defer { releaseGate() }
+            do {
+                return try await mnn.analyze(imageURLs: imageURLs, prompt: prompt, maxTokens: maxTokens)
+            } catch {
+                throw AIRuntimeError.inferenceFailed("\(error)")
+            }
+        }
         guard vlStatus == .ready, let session = vlSession else {
             throw AIRuntimeError.notReady
         }

康康/AI/MNN/MNNLLMBridge.mm

@@ -135,28 +135,39 @@ private:
 
 - (void)cancel { _cancel = true; }
 
-- (MNNGenerateStats *)generateText:(NSString *)prompt
-                         maxTokens:(int)maxTokens
-                           onToken:(void (^)(NSString *))onToken {
+// 统一生成:full 已是最终 prompt(文本,或含 <img>路径</img> 标签)。
+// 多模态模型 createLLM 返回 Omni,response 解析 <img> 标签并对路径 CV::imread(OMNI 框架内)。
+- (MNNGenerateStats *)runResponse:(NSString *)full
+                        maxTokens:(int)maxTokens
+                          onToken:(void (^)(NSString *))onToken {
     _cancel = false;
     TokenStreamBuf buf(onToken, &_cancel);
     std::ostream os(&buf);
     if (_llm) {
-        _llm->response(std::string(prompt.UTF8String), &os, nullptr, maxTokens);
+        _llm->response(std::string(full.UTF8String), &os, nullptr, maxTokens);
     }
     buf.flush();
     return [self statsFromContext];
 }
 
+- (MNNGenerateStats *)generateText:(NSString *)prompt
+                         maxTokens:(int)maxTokens
+                           onToken:(void (^)(NSString *))onToken {
+    return [self runResponse:prompt maxTokens:maxTokens onToken:onToken];
+}
+
 - (nullable MNNGenerateStats *)analyzeImages:(NSArray<NSString *> *)imagePaths
                                       prompt:(NSString *)prompt
                                    maxTokens:(int)maxTokens
                                      onToken:(void (^)(NSString *))onToken
                                        error:(NSError **)error {
-    // VL 需 MNN_BUILD_LLM_OMNI 构建(OpenCV 解码图像)。当前文本构建不含,显式报错。
-    if (error) *error = [NSError errorWithDomain:@"MNN" code:-2
-                          userInfo:@{NSLocalizedDescriptionKey: @"当前 MNN 构建未含 VL(OMNI),请用 OMNI 框架"}];
-    return nil;
+    // 在 prompt 前拼 <img>本地路径</img>;Omni 解析标签并对路径 imread(需 OMNI 框架)。
+    NSMutableString *full = [NSMutableString string];
+    for (NSString *p in imagePaths) {
+        [full appendFormat:@"<img>%@</img>", p];
+    }
+    [full appendString:prompt];
+    return [self runResponse:full maxTokens:maxTokens onToken:onToken];
 }
 
 - (MNNGenerateStats *)statsFromContext {

康康/AI/MNNBackend.swift

@@ -47,12 +47,34 @@ actor MNNBackend {
         }
     }
 
-    /// 图→文(VL)。当前 MNN 文本构建未含 OMNI,直接抛错让上层回退 MLX VL。
-    func analyze(imageURLs: [URL], prompt: String, maxTokens: Int) throws -> String {
-        throw AIRuntimeError.inferenceFailed("MNN 当前构建不支持 VL(需 OMNI)")
+    /// 图→文(VL)。一次性收集(JSON 抽取不需流式)。桥接里把图片路径拼成 <img> 标签,
+    /// MNN Omni 内部 imread 加载(需 OMNI 框架);blocking 调用放 detached 线程。
+    func analyze(imageURLs: [URL], prompt: String, maxTokens: Int) async throws -> String {
+        guard let bridge else { throw AIRuntimeError.notReady }
+        let paths = imageURLs.map(\.path)
+        let box = MNNUncheckedBox(bridge)
+        return try await withCheckedThrowingContinuation { cont in
+            Task.detached(priority: .userInitiated) {
+                let sink = MNNTextSink()
+                do {
+                    _ = try box.value.analyzeImages(paths, prompt: prompt, maxTokens: Int32(maxTokens)) { piece in
+                        sink.append(piece)
+                    }
+                    cont.resume(returning: sink.text)
+                } catch {
+                    cont.resume(throwing: AIRuntimeError.inferenceFailed(error.localizedDescription))
+                }
+            }
+        }
     }
 }
 
+/// 单线程串行回调聚合文本,无竞争。
+private nonisolated final class MNNTextSink: @unchecked Sendable {
+    private(set) var text = ""
+    func append(_ s: String) { text += s }
+}
+
 /// 把非 Sendable 的 ObjC 桥对象安全带过 detached 边界。
 /// 安全性来自 `AIRuntime` 闸门:同一时刻只有一个生成在跑,桥不会被并发访问。
 private nonisolated struct MNNUncheckedBox<T>: @unchecked Sendable {