随着智能体AI（Agentic AI）正从云AI向边缘AI与物理AI延伸，开发者需要跨模型、运行时与硬件目标进行开发，其复杂度持续攀升。Arm计算平台覆盖这一AI计算连续体，并依托超过2,200万开发者构成的广泛生态，为开发者提供优化的AI软件支持。
开发AI应用，无需以数周的模型搜索、基准测试与优化工作为起点。开发者需要快速定位适合的模型并了解其性能表现，智能体同样需要清晰的信号指引，以发现对应的模型、工具及技术资源。
在刚刚举办的Arm Create开发者大会上海站，Arm正式推出Arm AI Portal，为开发者与智能体提供统一入口，从而在Arm计算平台范围内完成AI软件的发现、优化及部署。开发者可查找面向特定任务的预优化模型，获取性能与准确率数据，对比延迟、内存占用和模型规模，并访问代码示例及部署工作流。
后续，Arm AI Portal还将提供相关工具，支持开发者导入包括专有模型在内的自有模型，并在Arm平台上开展性能分析与优化。目前，面向智能体AI的资源已开放预先体验，正式版本将于后续推出。
依托Arm技术优化AI，加速开发进程
Arm AI Portal面向基于Arm架构的计算平台，支持语言、语音、视觉及神经图形等多类AI工作负载。首批预优化模型包括阿里巴巴通义千问、Google Gemma及Ultralytics YOLO，支持的runtimes涵盖ExecuTorch、LiteRT及ONNX-RT。生态合作伙伴包括阿里巴巴、树莓派（Raspberry Pi）及Ultralytics。
Arm AI Portal适配开发者与智能体的现有开发环境，经Arm优化的模型可通过Hugging Face获取，Portal相关资源则可通过模型上下文协议（MCP）供编程智能体访问。
经Arm优化的模型已实现显著性能提升：
•采用单线程执行与混合量化配置，搭载Q8_0 talker与code predictor 组合方案，Qwen3-TTS在 vivo X300上通过第二代Arm可伸缩矩阵扩展（SME2）的加速，实现了超过4倍的速度提升。
•Ultralytics YOLO26在vivo X300上依托SME2技术，单线程FP16相较FP32实现超40%性能提升；在树莓派5平台依托NEON技术，采用FP16与INT8混合量化方案，相比FP32同样实现超40%的性能提升。
在Arm计算平台全面释放AI潜能
Arm AI Portal覆盖云AI、边缘AI和物理AI领域的Arm计算平台，帮助开发者快速定位适配目标场景的优化模型。无论是机器人视觉模型、智能手机端的生成式人工智能（GenAI），还是运行于云CPU的任务专属大语言模型（LLM），开发者均可通过该平台获取。
Arm AI Portal将SVE、SME及神经网络加速能力等Arm技术与优化软件生态连接起来。以第二代移动终端计算子系统（Arm CSS for Mobile 2）为例，其模型可借助SME2和集成神经加速器的GPU实现加速，并可通过AI Portal获得支持。
数十年来，Arm始终致力于软件生态系统的构建。如今，AI Portal将这一投入延伸至AI时代，帮助超过2,200万开发者及其智能体发现并使用针对目标硬件优化的软件。
AI Portal现已正式上线。
