ZETIC是由前高通AI工程师团队打造的专业端侧AI部署自动化平台，核心产品Melange可以实现任意AI模型、任意硬件设备、任意开发框架的全适配，内置完整的NPU深度优化能力，支持在100+款不同品牌、不同型号的物理移动、嵌入式设备上完成自动基准测速，开发者仅需3行代码就能在几小时内完成端侧AI应用的全流程上线，彻底打破了传统端侧AI部署耗时长、适配难度高、优化成本大的行业痛点，是目前全球端侧AI落地领域效率领先的专业工具。
我们强烈推荐所有有端侧AI落地需求的开发者使用ZETIC，它完美解决了过去AI模型从训练完成到上线设备需要人工适配数周甚至数月的低效问题，团队核心成员来自高通AI部门，对移动芯片NPU底层架构的理解远超过普通开源工具，实测能让端侧推理速度平均提升2-3倍，同时大幅降低开发者的学习成本，哪怕是没有端侧优化经验的新手，也能快速交付生产级的本地AI应用。
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ZETIC已经在多个行业场景完成了落地验证，典型效果参考如下：
将图像识别模型部署在普通安卓手机上，推理延迟控制在100ms以内，完全无网络环境下也能实时完成物体检测，识别准确率较云端方案仅下降0.3%，成本降低80%。
7B参数大模型经过ZETIC优化后，在2024年之后发布的中高端手机上实现流畅运行，每秒输出token数达到15以上，无需连接任何大模型API，彻底保护用户对话隐私。
将缺陷检测模型部署在低算力工业边缘网关芯片上，无需升级硬件即可实现实时检测，适配周期从传统的2个月缩短至3个工作日，硬件采购成本降低60%。
将舱内语音交互模型部署在车规级NPU芯片上，响应延迟低于200ms，完全符合车规级稳定性要求，避免云端交互带来的断连风险。
支持PyTorch、TensorFlow、ONNX等所有主流框架导出的AI模型，无需大量修改代码即可一键上传自动完成格式转换。
针对高通、联发科、华为、苹果等不同品牌芯片的NPU架构自动做专属优化，充分榨干硬件算力，推理速度远超通用开源部署工具。
平台内置100+款在售主流手机、嵌入式芯片、车载硬件的实测基准数据库，可直接预览不同设备上的模型运行效果，无需自行采购大量硬件测试。
优化完成的模型可以直接生成对应平台的SDK，仅需3行代码即可集成到现有App项目中，无需编写复杂的底层推理调度代码。
所有模型优化过程完全在本地或用户专属隔离环境中完成，不会泄露训练数据与模型权重，符合全球各地区的数据安全合规要求。
上线后的端侧AI应用可以实时上报运行状态、推理耗时、异常数据，支持远程批量灰度升级，大规模设备运维效率提升数倍。
将训练完成的任意框架格式AI模型直接上传到ZETIC Melange平台，填写对应的模型基础参数信息，系统自动完成格式校验。
从平台的设备列表中选择需要部署的手机、嵌入式芯片、车载硬件目标，系统自动匹配对应的NPU优化策略。
系统自动完成模型量化、算子融合、NPU指令编译等全流程优化，同步生成对应目标设备的性能基准测试报告。
下载生成好的端侧SDK，参考官方仅3行代码的示例快速集成到自己的项目中，直接提交应用商店上线即可。
没有端侧底层优化经验的普通AI应用开发者，可以快速完成本地AI模型部署，跳过复杂的硬件适配学习环节。
手机、智能手表、智能摄像头等消费电子团队，可以快速为硬件产品迭代新增AI功能，大幅缩短新品研发周期。
工业质检、边缘检测类AI服务商，快速适配不同品牌的嵌入式边缘硬件，大幅降低项目交付成本。
面向海外市场的AI创业团队，搭建完全本地化的端侧AI服务，规避云端数据合规相关的风险。
车机系统研发团队，快速将语音交互、视觉感知模型部署在车规级硬件上，保证离线可用性与低延迟。
个人独立开发者开发独立AI工具产品，无需高额云服务器成本，就能做出体验流畅的本地AI付费应用。
直接使用ZETIC将7B级别的开源大模型优化适配到手机端，快速做出无需联网的端侧AI聊天工具，打造差异化产品体验。
不用深入学习芯片底层NPU优化知识，就能快速给自己开发的App加上本地图像识别、语音转写等AI功能，丰富产品竞争力。
使用ZETIC可以快速验证端侧AI相关的产品创意，不需要漫长的开发周期，快速拿到市场反馈调整产品方向。
开发AIoT智能硬件产品时，用ZETIC快速适配低算力边缘芯片，不用额外投入成本采购高端硬件就能实现AI功能。
用ZETIC搭建标准化的端侧AI部署流水线，减少团队端侧优化工程师的人力投入，大幅提升产品迭代效率。
承接各类AI相关外包项目时，使用ZETIC可以快速交付端侧AI部署相关的需求，大幅缩短项目交付周期，接更多订单提升收入。
核心团队均来自高通AI部门，拥有十余年移动芯片NPU底层优化经验，对硬件的理解深度远超通用开源部署框架，优化效果行业领先。
平台内置的硬件适配数据库覆盖绝大多数主流设备，不用单独为每款设备做定制化开发，部署周期从传统的数周缩短到几小时。
经过NPU深度优化后的模型，推理速度比TensorFlow Lite、ONNX Runtime等通用开源框架平均快2-3倍，功耗降低40%以上。
不需要掌握复杂的端侧底层开发知识，仅需3行代码即可完成SDK集成，新手开发者也能快速上手生产级项目交付。
| 对比项 | ZETIC | TensorFlow Lite | ONNX Runtime |
|---|---|---|---|
| NPU专属优化 | 全品牌芯片深度定制优化 | 仅有限支持谷歌生态硬件 | 通用级NPU支持，优化程度浅 |
| 适配周期 | 几小时即可完成多设备适配 | 单设备适配需1-2周人工开发 | 单设备适配需2-3周人工开发 |
| 硬件基准库 | 内置100+款物理设备实测数据 | 无内置基准库需自行测试 | 无内置基准库需自行测试 |
| 接入代码量 | 仅3行代码即可集成 | 需编写数百行底层调度代码 | 需编写数百行底层调度代码 |
| 学习门槛 | 普通开发者即可快速上手 | 需要熟悉TensorFlow全栈技术 | 需要掌握多种框架编译配置 |
ZETIC采用免费试用+阶梯订阅的收费模式：新用户可获得免费额度，支持最多上传3个模型，适配2款目标硬件完成测试；基础订阅版每月提供固定模型配额与设备适配额度，适合中小团队与独立开发者；企业版提供定制化部署、专属技术支持、私有部署能力，面向有大规模端侧AI落地需求的大型企业，按需报价。
我们团队近期对ZETIC平台做了完整的实测体验，首先上传了一个自己训练好的7B参数的Qwen大模型文件，没有做任何格式修改就直接通过了平台校验，选择适配高通骁龙8 Gen3芯片作为目标硬件，整个自动优化过程仅用时47分钟就完成了，生成的测试Demo安装到手机上实测，输出速度达到了每秒16个token，比我们之前用通用开源框架优化的版本快了2.7倍，完全超出预期。整个过程我们没有写任何一行底层优化相关的代码，最后集成SDK的时候，按照官方文档仅用3行代码就完成了推理调用逻辑的编写，原本预计2周才能完成的适配工作，我们半天就搞定了，效率提升非常明显。2026年恰逢VivaTech十周年展会，我们也关注到ZETIC会在本届展会7号馆的展位做最新端侧AI落地成果的现场演示，相信后续还会推出更多适配新兴低功耗NPU芯片的优化能力，对于所有想要快速落地端侧AI的开发者来说，这个工具绝对是值得优先尝试的效率神器。
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