Introdução do Framework de Modelos de Fundamentos da Apple
No início deste ano, a Apple apresentou seu framework de Modelos de Fundamentos durante a WWDC 2025. Esse novo sistema permite que desenvolvedores utilizem os modelos de inteligência artificial locais da empresa para habilitar funcionalidades em suas aplicações.
Acesso Facilitado aos Modelos de IA
A Apple destacou que, por meio desse framework, os desenvolvedores têm acesso a modelos de inteligência artificial sem se preocupar com custos de inferência. Além disso, esses modelos locais incluem funcionalidades como geração guiada e chamadas de ferramentas já integradas.
Atualizações de Apps com Recursos de IA
Com a implementação gradual do iOS 26 para todos os usuários, os desenvolvedores têm atualizado seus aplicativos para incorporar funcionalidades que utilizam os modelos de IA locais da Apple. Os modelos da Apple são relativamente menores em comparação aos principais modelos disponíveis de empresas como OpenAI, Anthropic, Google e Meta. Por essa razão, as funcionalidades que dependem apenas de modelos locais tendem a melhorar a qualidade de vida dos usuários sem ocasionar modificações drásticas nos fluxos de trabalho dos aplicativos.
Aplicativos Utilizando o Framework de IA da Apple
A seguir, estão alguns dos primeiros aplicativos que estão explorando o framework de inteligência artificial da Apple.
Lil Artist
O aplicativo Lil Artist oferece experiências interativas voltadas para ajudar crianças a aprender diversas habilidades, como criatividade, matemática e música. Os desenvolvedores Arima Jain e Aman Jain lançaram um criador de histórias com a atualização do iOS 26. Essa ferramenta permite que os usuários escolham um personagem e um tema, enquanto o aplicativo gera uma história utilizando inteligência artificial. De acordo com os desenvolvedores, a geração de texto nessa história é alimentada pelo modelo local.
Daylish
A equipe responsável pelo desenvolvimento do aplicativo Daylish está trabalhando em um protótipo que sugere emojis automaticamente para eventos na linha do tempo, com base no título do aplicativo planejador diário.
MoneyCoach
O aplicativo de controle financeiro MoneyCoach apresenta duas características interessantes alimentadas por modelos locais. Primeiro, o aplicativo oferece insights sobre os gastos do usuário, informando, por exemplo, se o usuário gastou mais do que a média em compras de supermercado naquela semana específica. A segunda funcionalidade sugere automaticamente categorias e subcategorias para itens de gastos, facilitando a inserção rápida de dados.
LookUp
O aplicativo de aprendizado de palavras LookUp incorporou dois novos modos utilizando os modelos de IA da Apple. Um modo de aprendizado acrescentado utiliza um modelo local para criar exemplos relacionados a determinadas palavras. Além disso, o exemplo solicita que os usuários expliquem o uso da palavra em uma frase. O desenvolvedor também está utilizando modelos baseados no dispositivo para gerar uma visualização sobre a origem da palavra.
Tasks
Semelhante a alguns outros aplicativos, o aplicativo Tasks implementou uma funcionalidade que sugere tags para uma entrada automaticamente, utilizando os modelos locais. Além disso, o aplicativo é capaz de identificar uma tarefa recorrente e programá-la de acordo. Ele também permite que os usuários falem algumas instruções e usem o modelo local para dividi-las em várias tarefas, sem a necessidade de conexão com a internet.
Day One
O aplicativo de diário Day One, que pertence à Automattic, está utilizando os modelos da Apple para destacar informações e sugerir títulos para as entradas do usuário. A equipe também implementou uma funcionalidade que gera sugestões de temas, incentivando o usuário a aprofundar-se e escrever mais com base em suas entradas anteriores.
Crouton
O aplicativo de receitas Crouton está utilizando a inteligência da Apple para sugerir tags para uma receita e atribuir nomes a temporizadores. O aplicativo também se utiliza da inteligência artificial para dividir blocos de texto em etapas fáceis de seguir para o preparo de receitas.
SignEasy
O aplicativo de assinatura digital SignEasy utiliza os modelos locais da Apple para extrair informações importantes de um contrato e fornecer um resumo do documento que o usuário está assinando.
Dark Noise
O aplicativo Dark Noise, voltado para sons de fundo, fez uso dos modelos locais da Apple, permitindo que os usuários descrevam um ambiente sonoro em poucas palavras e gerem um conforme essa descrição. Após a criação do ambiente sonoro, é possível ajustar os níveis dos diferentes elementos sonoros.
Lights Out
Um novo aplicativo para acompanhar a temporada de Fórmula 1, chamado Lights Out, desenvolvido por Shihab Mehboob, é utilizado para resumir comentários durante uma corrida, aproveitando os modelos de IA disponíveis no dispositivo.
Capture
O aplicativo de anotações Capture utiliza a inteligência artificial local para apresentar sugestões de categorias aos usuários enquanto eles digitam suas notas ou tarefas.
Lumy
O aplicativo de monitoramento do sol e do clima Lumy agora apresenta sugestões relacionadas ao tempo utilizando inteligência artificial.
Cardpointers
O Cardpointers é um aplicativo que ajuda os usuários a rastrear despesas de cartões de crédito e também fornece sugestões sobre a melhor maneira de acumular pontos com os cartões disponíveis. A nova versão do aplicativo utiliza inteligência artificial para permitir que os usuários façam perguntas sobre seus cartões e ofertas.
Guitar Wiz
O aplicativo de aprendizado de guitarra Guitar Wiz está utilizando o framework de Modelos de Fundamentos da Apple de várias maneiras. Os usuários poderão ver explicações sobre acordes enquanto os aprendem. O aplicativo ainda mostra insights para músicos mais avançados com base em intervalos de tempo. Além disso, o modelo de IA auxilia os desenvolvedores na oferta de suporte em mais de 15 idiomas.
Atualizações Futuras
Continuaremos atualizando esta lista à medida que descobrirmos mais aplicativos que utilizam os modelos locais da Apple.
