Що наша лабораторія відстежує, тестує й вирішує: нові моделі ШІ, платформи Apple і методи — з оцінкою від «Впроваджувати» до «Відкласти» та результатами за кожним рішенням.
Випуск 1 · 2026-09-28
Впроваджувати — використовуємо
Набір реальних команд для перевірки перед випуском будь-якої моделі
Методи
Кожна модель, яку використовує Ask FireAI, перед виходом у реліз оцінюється на фіксованому наборі команд простою мовою кількома мовами. Це перетворило відчуття «ця модель виглядає розумною» на число, яке можна порівнювати, і допомогло виявити кандидата, який на папері виглядав чудово.
Анімація один раз, потім спокій
Методи
Маскоти та сфери програють свою анімацію один раз, коли з'являється сторінка, а потім залишаються нерухомими (очі можуть стежити за курсором). Застосунок безпеки працює цілий день; за все, що крутиться нескінченно, доводиться платити цілий день.
Маленька генеративна модель на пристрої (Gemma 4, 4-біт)
Моделі
Лежить в основі Ask FireAI: перетворює фразу «заблокуй ігри моєму синові» на потрібне налаштування 16 мовами, повністю на Mac. Завантажується один раз за згодою користувача, вивантажується з пам'яті при простої.
MLX на Apple Silicon
Платформи
Фреймворк машинного навчання від Apple напряму використовує спільну пам'ять чипів серії M. Саме це робить корисну мовну модель практичною на звичайному Mac.
Фільтр вмісту Network Extension
Платформи
Системне розширення, яке бачить кожне з'єднання для кожного застосунку, без розширення ядра. Основа файрвола, правил і вимикача FireAI.
Запускає мовну модель прямо всередині Swift-застосунку: без Python, без допоміжного сервера, без відкритого порту на Mac.
Сувора багатопотоковість Swift 6
Інструменти
Виявляє гонки даних ще на етапі компіляції. Є одне слабке місце: системний зворотний виклик, позначений для головного потоку, але викликаний з іншого потоку, спокійно компілюється і падає під час виконання. Тепер ми перевіряємо на це кожен системний зворотний виклик.
Пробувати — у тестах
Фільтр URL у macOS із Private Information Retrieval
Платформи
Новинка macOS 26: блокувати одну сторінку (скажімо, один канал на YouTube) для кожного застосунку, що використовує мережеві технології Apple, при цьому сервер, який відповідає на запит, ніколи не дізнається, яку адресу перевіряли. Лежить в основі функції Blocked pages (beta).
Веброзширення Safari для навігації всередині сторінки
Платформи
Такі сайти, як YouTube, змінюють сторінку без нового мережевого запиту, тож мережевий фільтр не бачить клік. Розширення Safari бачить. Воно працює лише тоді, коли користувач дозволяє його на кожному сайті, і тепер ми пояснюємо це прямо в застосунку.
SceneKit для невеликої 3D-графіки всередині застосунку
Інструменти
Малювання нашого 3D-маскота виявилося дешевим. Витрати процесора, у яких ми спершу звинувачували його, насправді походили від анімованого розмиття й тіні навколо нього.
Вивчати — варто стежити
Два мозки: один для слів, інший для рішень
Методи
Залишити генеративну модель для пояснень і розмови, а рішення «так/ні» довірити маленькій, швидкій, негенеративній моделі. Ідея й досі слушна; перший випробуваний кандидат недостатньо добре розумів команди для файрвола.
Крихітні класифікатори ризику URL
Моделі
Моделі вагою в кілька мегабайт, які оцінюють ризик фішингу за веб-адресою, не читаючи саму сторінку. Достатньо малі, щоб розглядати їх для перевірки кожного з'єднання. Наступне на черзі в лабораторії; результатів поки немає.
Наша 2D-графіка маскота однією командою перетворюється на анімовані 3D-моделі (для застосунку, сайту й відео в соцмережах), тож усю родину моделей можна перезібрати, коли змінюються малюнки. Найскладнішими виявилися очі.
Контроль вихідних з'єднань для ШІ-агентів
Методи
Нова платформа безпеки агентів від Nvidia обмежує те, до чого може звертатися ШІ-агент, після повідомлень про агентів, які діяли за межами своїх інструкцій. Та сама ідея застосовується на Mac: застосунок-агент має звертатися лише до тих адрес, які потрібні для його завдання. У лабораторії: профіль FireAI, який обмежує застосунки ШІ-агентів затвердженим списком адрес.
Невідомі застосунки, що звертаються до API моделей ШІ
Методи
Cisco Talos описала програму для Windows, яка запитує в кількох комерційних моделей ШІ, що робити далі. На якому б пристрої вона не працювала, такій програмі потрібно звернутися до постачальника ШІ через мережу. У лабораторії: попереджати користувача, коли застосунок, який він ніколи не схвалював, починає спілкуватися з постачальником моделей ШІ.
Мережеві «ШІ-файрволи» для дата-центрів і ШІ-застосунків
Платформи
Постачальники тепер використовують «ШІ-файрвол» для двох різних речей: ШІ всередині мережевого файрвола та фільтр перед запитами й відповідями ШІ-застосунку. Жодне з цього не працює на особистому Mac. Ми стежимо за обома, щоб дізнатися, які ідеї переносяться на окремий комп'ютер.
Дослідники показали, що одне зловмисне розширення браузера може керувати ШІ-асистентом, вбудованим у кілька браузерів. Мережевий файрвол бачить браузер, а не його розширення. У лабораторії: проведення користувачів через перевірку розширень Safari прямо всередині FireAI.
Анімації інтерфейсу, що працюють постійно, у фоновому застосунку
Методи
Таймери, що перемальовують кожен кадр, зациклені пульсації й анімоване розмиття тримають GPU та CPU напоготові, навіть коли ніхто не дивиться. Ми прибрали їх усі.
Типізовані кодувальники рішень без прикладів (Laya-multilingual MLX)
Моделі
Кодувальники, що відповідають на типізовані запитання (обрати варіант, так/ні, оцінка) з каліброваною впевненістю, дуже швидко на Apple Silicon. Швидкість вражає, і з простою маршрутизацією вони справляються добре, але без жодного прикладу вони неправильно зрозуміли більшість команд для файрвола. Відкладено для цього завдання, але не загалом.
Хмарний ШІ вирішує, до чого може підключатися ваш Mac
Моделі
Надсилання кожного з'єднання віддаленому ШІ надіслало б разом із ним і історію переглядів, а ще додало б до кожного рішення мережевий обмін туди-назад. ШІ FireAI залишається на Mac.
Особисті ШІ-агенти з постійним доступом до ваших облікових записів
Моделі
Агенти, які бронюють, купують і відповідають за вас, найкраще працюють із тривалим доступом до пошти, календарів і платіжних рахунків. Цей доступ переживає будь-яке окреме завдання. Відкладено заради власних рішень: ШІ FireAI відповідає на запитання на Mac і не має доступу до жодного облікового запису.
У кожному звіті — питання, що ми пробували, виміряні цифри та наш висновок.
Швидка модель рішень поруч із Gemma? Поки що ні
Чи може маленька негенеративна модель рішень замінити мовну модель для перетворення команд простою мовою на налаштування, і чи буде вона набагато швидшою?
Ми запустили Laya-multilingual (збірка MLX) на Mac з Apple Silicon на тому самому наборі тестових команд Ask FireAI, який повинна проходити модель у релізі, — англійською, французькою, німецькою, іспанською, арабською, китайською та російською мовами. Ми спробували задавати запитання двома різними способами. Ми також перевірили модель на її власному опублікованому прикладі, щоб виключити помилку налаштування.
Поточна модель (Gemma 4, на пристрої)
32–37 із 37 команд правильно
Laya-multilingual, найкращий варіант формулювання
6 із 37 правильно (10 із 37 обрали правильний тип дії)
Laya-multilingual, другий варіант формулювання
2 із 37 правильно
Швидкість Laya на одну команду
24 мс медіана, 80 мс у найгіршому випадку
Laya на своєму власному опублікованому прикладі
Правильно, з високою впевненістю
Приблизно у сто разів швидше, але непридатна без прикладів для команд файрвола: вона плутала ігри з вимикачем і «вимкнути» з «увімкнути». Швидкість реальна, тож ідея двох мозків залишається на радарі; наступні кандидати — це моделі, натреновані для одного вузького рішення (чи ризикована ця адреса?), а не для відповідей на загальні запитання.
Мовна модель усередині Swift-застосунку для Mac
Чи може застосунок безпеки для Mac запропонувати корисну мовну модель, нічого не надсилаючи в хмару і не шкодячи Mac?
Ask FireAI із самого першого релізу запускає 4-бітну модель Gemma 4 через MLX Swift. Ми вимірювали якість на фіксованому наборі тестових команд і стежили за поведінкою пам'яті й батареї у щоденному використанні.
Де виконується
Усередині застосунку, на Mac; без допоміжного процесу, без відкритого порту
Мови, які розуміє
16, стільки ж, скільки й у застосунку
Перше використання
Одне завантаження, лише після згоди користувача
Пам'ять під час простою
Звільняється через 10 хвилин без запитань
Прийняти. Маленьких моделей на пристрої достатньо, щоб розуміти команди й пояснювати рішення. Завантаження моделі за потреби та її вивантаження під час простою важливі не менше, ніж вибір самої моделі: файрвол ніколи не повинен бути тим застосунком, який з'їдає вашу пам'ять.
Блокування одного каналу YouTube для кожного застосунку — приватно
Чи може FireAI заблокувати одну сторінку, наприклад один канал YouTube, скрізь на Mac, а не лише в одному браузері, не дізнаючись при цьому, що переглядає родина?
Ми побудували функцію Blocked pages (beta) на фільтрі URL macOS 26 із Private Information Retrieval, додали розширення Safari для кліків усередині сторінки й протестували Safari, застосунки, що використовують мережеві технології Apple, Firefox, Chrome та Brave.
Safari та застосунки, що використовують мережеві технології Apple
Заблоковано — і прямі переходи, і кліки всередині сторінки (коли розширення увімкнене)
Firefox, Chrome, Brave
Не охоплені: використовують власний мережевий код
Що дізнається сервер запиту
Нічого про те, яку адресу перевіряли
Несподіванка
Адреси сторінок звіряються з урахуванням регістру
Пробна функція. Працює там, де використовуються мережеві технології Apple, а це браузер за замовчуванням і більшість застосунків. Для інших браузерів чесна відповідь на сьогодні — це перемикач «лише Safari», тож тепер застосунок пропонує обидва варіанти разом, з чіткою позначкою «бета».
Від 30 відсотків завантаження процесора в простої до однозначних чисел
Чому FireAI використовував близько 30 відсотків процесора, нічого не роблячи, і що насправді потрібно перемальовувати файрволу, який працює цілий день?
Ми виміряли завантаження процесора в простої з вікном на передньому плані та у фоні, а потім прибирали причини одну за одною: 3D-маскота, зациклені анімації, індикатор у рядку меню та те, як часто дані про трафік у реальному часі доходять до інтерфейсу.
До
Близько 30 відсотків завантаження процесора в простої
Після, вікно на передньому плані
Близько 17 відсотків
Після, у фоні
7–11 відсотків
Сам 3D-маскот
Не був причиною
Прийняти принцип «анімація один раз, потім спокій» і не допускати нічого, що крутиться нескінченно. Найбільшими витратами виявилися речі, яких ніхто не помічає: пульсація, що ніколи не зупиняється, анімоване розмиття та цифри, що оновлюються швидше, ніж хтось встигає їх прочитати. Є куди рости далі, і профілювання триває.
Ми публікуємо результати, а не рецепти: як побудований і налаштований FireAI, лишається в лабораторії.