Что наша лаборатория отслеживает, тестирует и решает: новые модели ИИ, платформы Apple и методы — с оценкой от «Внедрять» до «Отложить» и результатами за каждым решением.
Выпуск 1 · 2026-09-28
Внедрять — используем
Набор реальных команд для проверки перед выпуском любой модели
Методы
Каждая модель, которая используется в Ask FireAI, перед выходом в релиз оценивается на фиксированном наборе команд на простом языке, на нескольких языках. Это превратило ощущение «эта модель выглядит умной» в число, которое можно сравнивать, и помогло поймать кандидата, который на бумаге выглядел отлично.
Анимация один раз, потом покой
Методы
Маскоты и сферы проигрывают анимацию один раз при появлении страницы, а затем остаются неподвижными (глаза могут следить за курсором). Приложение для безопасности работает весь день; за всё, что крутится бесконечно, приходится платить весь день.
Маленькая генеративная модель на устройстве (Gemma 4, 4-бит)
Модели
Лежит в основе Ask FireAI: превращает фразу «заблокируй игры моему сыну» в нужную настройку на 16 языках, полностью на Mac. Загружается один раз с согласия пользователя, выгружается из памяти при простое.
MLX на Apple Silicon
Платформы
Фреймворк машинного обучения Apple напрямую использует единую память чипов серии M. Именно это делает полезную языковую модель практичной на обычном Mac.
Фильтр содержимого Network Extension
Платформы
Системное расширение, которое видит каждое соединение для каждого приложения, без расширения ядра. Основа брандмауэра, правил и выключателя FireAI.
Запускает языковую модель прямо внутри Swift-приложения: без Python, без вспомогательного сервера, без открытого порта на Mac.
Строгая многопоточность Swift 6
Инструменты
Обнаруживает гонки данных ещё на этапе компиляции. Есть один подводный камень: системный обратный вызов, помечённый для основного потока, но вызванный из другого потока, спокойно компилируется и падает во время выполнения. Теперь мы проверяем на это каждый системный обратный вызов.
Пробовать — в тестах
Фильтр URL в macOS с Private Information Retrieval
Платформы
Новое в macOS 26: блокировать одну страницу (скажем, один канал на YouTube) для каждого приложения, использующего сетевые технологии Apple, при этом сервер, отвечающий на запрос, никогда не узнаёт, какой адрес проверялся. Лежит в основе функции Blocked pages (beta).
Веб-расширения Safari для навигации внутри страницы
Платформы
Такие сайты, как YouTube, меняют страницу без нового сетевого запроса, поэтому сетевой фильтр не видит клик. Расширение Safari видит. Оно работает только тогда, когда пользователь разрешает его на каждом сайте, и теперь мы объясняем это прямо в приложении.
SceneKit для небольшой 3D-графики внутри приложения
Инструменты
Отрисовка нашего 3D-маскота оказалась дешёвой. Затраты процессора, в которых мы сначала обвиняли его, на самом деле происходили из анимированного размытия и тени вокруг него.
Изучать — стоит следить
Два мозга: один для слов, другой для решений
Методы
Оставить генеративную модель для объяснений и общения, а решения «да/нет» доверить маленькой, быстрой, негенеративной модели. Идея остаётся верной; первый испробованный кандидат недостаточно хорошо понимал команды для брандмауэра.
Крошечные классификаторы риска URL
Модели
Модели весом в несколько мегабайт, оценивающие риск фишинга по веб-адресу без чтения самой страницы. Достаточно малы, чтобы рассмотреть их для проверки каждого соединения. Следующее на очереди в лаборатории; результатов пока нет.
Автоматизированный конвейер из 2D в 3D для маскота
Инструменты
Наша 2D-графика маскота одной командой превращается в анимированные 3D-модели (для приложения, сайта и видео в соцсетях), поэтому всё семейство моделей можно пересобрать при изменении рисунков. Самым сложным оказались глаза.
Контроль исходящих соединений для ИИ-агентов
Методы
Новая платформа безопасности агентов от Nvidia ограничивает то, куда может обращаться ИИ-агент, после сообщений о агентах, действующих за пределами своих инструкций. Та же идея применима на Mac: агентское приложение должно обращаться только к тем адресам, которые нужны для его задачи. В лаборатории: профиль FireAI, ограничивающий приложения ИИ-агентов утверждённым списком адресов.
Неизвестные приложения, которые обращаются к API моделей ИИ
Методы
Cisco Talos описала программу для Windows, которая спрашивает у нескольких коммерческих моделей ИИ, что делать дальше. На каком бы устройстве она ни работала, такой программе нужно обратиться к поставщику ИИ по сети. В лаборатории: предупреждать пользователя, когда приложение, которое он никогда не одобрял, начинает общаться с поставщиком моделей ИИ.
Сетевые «ИИ-брандмауэры» для дата-центров и ИИ-приложений
Платформы
Поставщики теперь используют «ИИ-брандмауэр» для двух разных вещей: ИИ внутри сетевого брандмауэра и фильтр перед запросами и ответами ИИ-приложения. Ни то ни другое не работает на личном Mac. Мы следим за обоими, чтобы понять, какие идеи переносятся на отдельный компьютер.
Исследователи показали, что одно недобросовестное расширение браузера может управлять ИИ-ассистентом, встроенным в несколько браузеров. Сетевой брандмауэр видит браузер, но не его расширения. В лаборатории: проведение пользователей через проверку расширений Safari прямо внутри FireAI.
Постоянно работающие анимации интерфейса в фоновом приложении
Методы
Таймеры, перерисовывающие каждый кадр, зацикленные пульсации и анимированное размытие держат GPU и CPU в напряжении, даже когда никто не смотрит. Мы убрали их все.
Типизированные кодировщики решений без примеров (Laya-multilingual MLX)
Модели
Кодировщики, отвечающие на типизированные вопросы (выбрать вариант, да/нет, оценка) с откалиброванной уверенностью, очень быстро на Apple Silicon. Скорость впечатляет, и с простой маршрутизацией они справляются хорошо, но без примеров они неправильно поняли большинство команд для брандмауэра. Отложено для этой задачи, но не в целом.
Облачный ИИ решает, к чему может подключаться ваш Mac
Модели
Отправка каждого соединения удалённому ИИ отправила бы вместе с ним и вашу историю просмотров, да ещё добавила бы к каждому решению обмен по сети. ИИ FireAI остаётся на Mac.
Личные ИИ-агенты с постоянным доступом к вашим учётным записям
Модели
Агенты, которые бронируют, покупают и отвечают за вас, лучше всего работают при постоянном доступе к почте, календарям и платёжным счетам. Этот доступ переживает любую отдельную задачу. Отложено ради наших собственных решений: ИИ FireAI отвечает на вопросы на Mac и не имеет доступа ни к одной учётной записи.
В каждом отчёте — вопрос, что мы пробовали, измеренные цифры и наш вывод.
Быстрая модель решений рядом с Gemma? Пока нет
Может ли маленькая негенеративная модель решений заменить языковую модель для превращения команд на простом языке в настройки, причём гораздо быстрее?
Мы запустили Laya-multilingual (сборка MLX) на Mac с Apple Silicon на том же наборе тестовых команд Ask FireAI, который должна проходить используемая в релизе модель, — на английском, французском, немецком, испанском, арабском, китайском и русском языках. Мы попробовали задавать вопросы двумя разными способами. Мы также проверили модель на её собственном опубликованном примере, чтобы исключить ошибку в настройке.
Текущая модель (Gemma 4, на устройстве)
32–37 из 37 команд верно
Laya-multilingual, лучший вариант формулировки
6 из 37 верно (10 из 37 выбрали правильный тип действия)
Laya-multilingual, второй вариант формулировки
2 из 37 верно
Скорость Laya на одну команду
24 мс медиана, 80 мс в худшем случае
Laya на своём собственном опубликованном примере
Верно, с высокой уверенностью
Примерно в сто раз быстрее, но без предварительного обучения непригодна для команд брандмауэра: она путала игры с выключателем и «выключить» с «включить». Скорость реальна, поэтому идея с двумя мозгами остаётся на радаре; следующие кандидаты — это модели, обученные для одного узкого решения (рискован ли этот адрес?), а не для ответов на общие вопросы.
Языковая модель внутри Swift-приложения для Mac
Может ли приложение безопасности для Mac предложить полезную языковую модель, ничего не отправляя в облако и не вредя Mac?
Ask FireAI с самого первого релиза запускает 4-битную модель Gemma 4 через MLX Swift. Мы измеряли качество на фиксированном наборе тестовых команд и наблюдали за поведением памяти и батареи при повседневном использовании.
Где выполняется
Внутри приложения, на Mac; без вспомогательного процесса, без открытого порта
Понимаемые языки
16, столько же, сколько в приложении
Первое использование
Одна загрузка, только после согласия пользователя
Память при простое
Освобождается через 10 минут без вопросов
Принять. Маленьких моделей на устройстве достаточно, чтобы понимать команды и объяснять решения. Загрузка модели по требованию и её выгрузка при простое важны не меньше, чем выбор самой модели: брандмауэр никогда не должен быть тем приложением, которое съедает вашу память.
Блокировка одного канала YouTube для каждого приложения — приватно
Может ли FireAI заблокировать одну страницу, например один канал YouTube, везде на Mac, а не только в одном браузере, не узнавая при этом, что смотрит семья?
Мы построили функцию Blocked pages (beta) на фильтре URL macOS 26 с Private Information Retrieval, добавили расширение Safari для кликов внутри страницы и протестировали Safari, приложения, использующие сетевые технологии Apple, Firefox, Chrome и Brave.
Safari и приложения, использующие сетевые технологии Apple
Заблокировано — и прямые переходы, и клики внутри страницы (при включённом расширении)
Firefox, Chrome, Brave
Не охвачены: используют собственный сетевой код
Что узнаёт сервер запроса
Ничего о том, какой адрес проверялся
Неожиданность
Адреса страниц сравниваются с учётом регистра
Пробная функция. Работает там, где используются сетевые технологии Apple, а это браузер по умолчанию и большинство приложений. Для остальных браузеров честный ответ на сегодня — это переключатель «только Safari», поэтому теперь приложение предлагает оба варианта вместе, с чёткой пометкой «бета».
От 30 процентов загрузки процессора в простое до однозначных чисел
Почему FireAI использовал около 30 процентов процессора, ничего не делая, и что на самом деле нужно перерисовывать брандмауэру, который работает весь день?
Мы измерили загрузку процессора в простое с окном на переднем плане и в фоне, а затем убирали причины одну за другой: 3D-маскота, зацикленные анимации, индикатор в строке меню и то, как часто данные о трафике в реальном времени доходят до интерфейса.
До
Около 30 процентов загрузки процессора в простое
После, окно на переднем плане
Около 17 процентов
После, в фоне
7–11 процентов
Сам 3D-маскот
Не был причиной
Принять принцип «анимация один раз, потом покой» и не допускать ничего, что крутится бесконечно. Самыми большими затратами оказались вещи, которые никто не замечает: пульсация, которая никогда не останавливается, анимированное размытие и цифры, обновляющиеся быстрее, чем кто-либо успевает их прочитать. Есть куда расти дальше, и профилирование продолжается.
Мы публикуем результаты, а не рецепты: как устроен и настроен FireAI, остаётся в лаборатории.