Hugging Face выпустила библиотеку AnyLanguageModel 1.0 для приложений Apple

Hugging Face выпустила AnyLanguageModel 1.0. С этой библиотекой приложения для iPhone и Mac обращаются к любой языковой модели тем же кодом, что и к встроенной модели Apple.

Почему это важно: разработчик приложения для Apple может выбрать модель под задачу — маленькую открытую прямо на телефоне или большую в облаке — и не переписывать код под каждого поставщика.

Предыстория: Hugging Face показала библиотеку в ноябре 2025 года. Разработчики хотели попробовать модели на устройстве, но не хотели поддерживать сразу несколько поставщиков.

Как это работает: библиотека повторяет интерфейс Foundation Models — системного фреймворка Apple, через который приложения обращаются к модели Apple Intelligence на устройстве. Чтобы перейти на AnyLanguageModel, в коде меняют одну строку импорта. Тот же код затем работает и с системной моделью Apple, и с открытыми моделями на самом устройстве через llama.cpp¹, MLX² и Core ML, и с облачными сервисами.

Расклад: из облачных поставщиков библиотека поддерживает:

• OpenAI — оба её интерфейса для разработчиков, Chat Completions и Responses;
• Anthropic — с настройкой того, насколько долго и глубоко модель рассуждает;
• Gemini — собственные модели Google;
• Inference Providers от Hugging Face — облачный доступ к открытым моделям, которые не помещаются на устройство;
• любой сервис, совместимый с интерфейсом OpenAI, например OpenRouter.

Детали: вот что появилось за год:

• Модель любого поставщика может отвечать не свободным текстом, а заполнять структуру данных, которую задал разработчик. Раньше так работала только модель Apple.
• К запросу можно приложить картинку, в том числе когда приложение обращается к системной модели в iOS, macOS и visionOS 27.
• Библиотека работает и на Linux, поэтому тот же код можно запустить на сервере.
• Вместе с ней вышли первые стабильные версии двух вспомогательных библиотек Hugging Face на Swift. Они ускоряют загрузку моделей с площадки Hugging Face в приложения.

В цифрах: Hugging Face приводит, сколько места занимают открытые модели. Первые три — самые скачиваемые сейчас, их размер указан в сжатом виде:

• Gemma 4 E2B от Google занимает около 3,4 ГБ и помещается на iPhone.
• LFM2.5 2.6B от стартапа Liquid AI³ занимает около 1,7 ГБ и тоже подходит для iPhone.
• Qwen3.8 27B от Alibaba в версии для MLX занимает около 16 ГБ и запускается на Mac с 32 ГБ памяти и больше.
• GLM-5.3 от Z.ai без сжатия занимает около 1,5 ТБ: по словам Hugging Face, это четыре Mac Studio в максимальной комплектации, поэтому её предлагают запускать через облако.

Общая картина: в iOS 27, которую представили в июне, Apple сама открыла Foundation Models для чужих моделей — облачных Claude и Gemini и любых других, что поддерживают её протокол LanguageModel. На системах 27-й версии AnyLanguageModel тоже работает с такими моделями. Сюда входят и модели на Core AI — новом фреймворке Apple, через который разработчики запускают на устройстве собственные модели.

Что дальше: Hugging Face обещает перенести тот же подход на другие виды моделей — «модели, которые решают, и модели, которые слушают». Что это за модели, компания не уточнила.