近日，端侧大模型迭代升级最新研究成果公布：艾拉比智能科技研发的端侧大模型差分升级算法 ResComp 成功被环太平洋人工智能国际会议（PRICAI） 录用，标志着该技术在轻量化部署与高效更新方面获得全球学术界的认可。这一突破不仅为端侧大模型的持续迭代提供了关键技术支持，更为 AI 在终端设备中的大规模迭代应用按下 " 加速键 "。

端侧大模型进入高频迭代阶段，升级瓶颈亟待突破

随着大模型应用场景不断拓展，从云端走向终端已成为明确趋势。尤其是在汽车行业，端侧大模型凭借其低延迟、高隐私性及离线可用等优势，正迅速落地于辅助驾驶、智能座舱等核心场景，覆盖车内交互、运营优化与私有化模型定制等多个领域。

然而，模型迭代与升级的问题也随之浮现。传统 OTA 升级方式在面对动辄数 GB 甚至更大的模型文件时，显得力不从心。由于大模型参数结构复杂、数据极度压缩（量化），单纯依赖整体压缩传输效率极低，差分升级成为在有限的端侧资源下实现高效升级的优解。

而传统差分算法在端侧大模型更新实践中体现出三大短板，论文指出，传统增量编码算法因未适配 LLM 参数数据的特殊结构，在生成模型补丁时面临 " 压缩率低、更新速度慢、内存占用高 " 三大难题，严重制约端设备 AI 的体验升级与功能迭代。

艾拉比提出端侧大模型专项差分算法 ResComp，实测表现卓越

面对这一行业瓶颈，提出了一种基于残差的差分算法 ResComp。

ResComp 算法以 " 结构对齐 + 残差优化 " 重构端侧 LLM 更新逻辑，实现三大核心技术突破：

其一，打破传统算法 " 离散匹配 " 的底层假设，直接对齐新旧模型的权重结构，精准捕捉参数变化规律，从源头降低冗余数据量。

其二，引入残差序列计算机制，配合 bzip3 压缩器形成 " 结构优化 + 高效压缩 " 的双重增益。

其三，创新加入游程编码（RLE）增强机制，实际部署时打补丁速度再提升 30%。

实测表现卓越，差分包体积降至开源算法 22% 以下

为验证技术可靠性，团队在多个主流开放权重的 LLM，以及 Stable Diffusion 系的图像生成模型上开展多场景测试。结果显示，无论是文本理解类 LLM 还是多模态模型，ResComp 算法均能稳定实现 " 更小补丁体积、更低内存占用、更快更新速度 " 的综合优势。

与某开源算法相比，艾拉比的 ResComp 技术通过智能化的差分算法框架，能够精准识别大模型版本间的差异，生成极小的差分包，还显著缩短了升级时间，为行业带来了全新的解决方案。（开源信息见文末）

我们选取市面最热门的模型，通过比较在原始浮点格式和量化格式下的文件大小和差分压缩效果，将某开源差分算法和艾拉比 ResComp 进行比较，得到如下结果：

差分包大小：以 DeepSeek 的 1.5B 4 比特模型为例，ResComp 生成的差分包仅为 90MB，而开源算法需要 400MB，艾拉比差分包大小仅为原包的 5.7%，是开源算法差分包的 22.5%。对于 8B 4 比特模型，ResComp 的差分包大小为 0.27GB，而开源算法需要 1.35GB，艾拉比差分包大小为原包的 5.2%，是开源算法差分包的 19.9%。

差分时间：以 DeepSeek 的 1.5B 4 比特模型为例，ResComp 的升级时间为开源算法的 50%。8B 2 比特模型的升级时间是开源算法的 51%。

（1.5B uncensored 即 thirdeyeai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-uncensored  ）

（8B Huihui 即 huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated）

艾拉比此次的技术突破，不仅具备学术高度，更拥有广泛的产业应用前景。目前，该算法已完成技术转化，并集成进艾拉比差分升级标准化平台，逐步应用于公司智能终端 AI 解决方案、车载大模型升级平台等核心业务线。

尤其值得注意的是，在车联网场景下，端侧大模型差分升级不仅能显著降低流量成本，还可实现用户无感更新，避免因升级过程中断车内服务。即便在网络信号不稳定或无网环境下，仍能通过本地缓存与差分还原完成可靠升级。

随着边缘计算硬件性能持续提升和模型优化技术的进步，端侧大模型的应用广度与深度将不断扩展。而差分升级作为支撑模型持续演进的关键基础设施，其技术成熟度将直接影响 AI 应用的落地节奏与用户体验。

艾拉比 ResComp 算法的推出与落地，为行业提供了经过学术背书、实测有效的端侧模型升级方案，正推动端侧 AI 应用向 " 轻量化部署、高频次迭代 " 演进。

论文摘要信息：