IT之家 6 月 3 日消息，在今日開幕的 Build 2026 開發(fā)者大會上，微軟宣布在去年為 Edge 瀏覽器推出基于 Phi-4-mini 模型的寫作輔助 API 基礎上擴展了其端側 AI 能力，新增了模型和 API。本次更新主要包括三項內容：
Aion-1.0-Instruct 小語言模型的開發(fā)者預覽版（用于早期測試和反饋）；
Edge 148 版本中由端側任務專用模型驅動的語言檢測和翻譯 API；
以及在 Edge Canary 和 Dev 通道中提供的實驗性 Web Speech API 端側語音識別功能。
微軟表示，過去一年中，Edge 瀏覽器的寫作輔助 API 一直基于 Phi-4-mini 模型。這是一個 40 億參數(shù)的模型，在文本理解、推理和指令遵循方面表現(xiàn)出色，但其硬件要求限制了它在不同設備上的可用性。
因此，微軟即日起在 Edge Canary 和 Dev 通道中引入了 Aion-1.0-Instruct 小語言模型的開發(fā)者預覽版。該模型更小、更快、更高效，可擴展到更多設備 —— 包括 GPU 性能較低的設備，以及通過 CPU 推理支持無 GPU 的設備，同時為廣泛的 Web 使用場景提供良好的輸出質量。
該預覽版允許開發(fā)者在真實 Web 場景中評估 Aion-1.0-Instruct，測試 API 互操作性并提供反饋，該模型計劃于 7 月以開源形式發(fā)布到 Hugging Face。
在 Edge 148 預覽版中，全新的語言檢測和翻譯 API 已正式可用。這些 API 允許網站和瀏覽器擴展識別文本語言并在語言對之間進行翻譯，基于端側任務專用模型，支持 145 種以上語言，并針對 Web 翻譯負載進行了優(yōu)化。
開發(fā)者可以在網站或擴展中使用 JavaScript 調用這些 API，相比云服務，可獲得更好的用戶隱私、網絡獨立性以及零翻譯成本。
在最新的 Edge Canary 和 Dev 通道中，微軟還引入了處理語音的端側任務專用模型，實現(xiàn)了 Web Speech API 的本地語音識別。該實現(xiàn)將語音轉文字過程在用戶設備上本地完成，可改善用戶隱私、降低延遲，并支持低網絡連接或無網絡場景。開發(fā)者只需在現(xiàn)有 Web Speech API 代碼中做少量修改，例如設置 recognition.processLocally = true，即可啟用端側語音識別。
微軟表示，借助 Aion-1.0-Instruct 小語言模型、新的語言檢測和翻譯 API 以及端側語音識別，開發(fā)者可以利用內置于瀏覽器的模型打造基于 AI 的 Web 體驗，無需依賴專用硬件、云服務或特定領域專業(yè)知識。
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