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>
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