苹果在 WWDC26 正式推出 fm CLI 命令行工具以及配套 Foundation Models Python SDK，依托 macOS 27 内置的 Apple Intelligence 端侧基座，开发者可以不用部署第三方 GGUF、MLX 模型，直接在本地调用苹果原生端侧大模型，有两条接入路线，一条是在 Python 脚本里调用 fm 命令行做子进程调用，另一条是直接使用官方 Python SDK，原生支持结构化输出、图片输入、工具调用，全程默认离线本地推理，数据不会上传云端，也可以按需切换到 Private Cloud Compute 的云端增强模型，对做本地评估、私有自动化脚本、RAG、Agent 流程的 Python 开发者非常友好，前提是设备为 Apple Silicon，并且开启 Apple Intelligence。
fm CLI 基础能力与常用指令
fm CLI 在 macOS 27 是系统预装，装好系统之后终端直接可用，不用额外下载二进制包，核心分成交互式会话、单次请求、结构化 Schema 生成三类用法。
| 指令 | 作用 | 适用场景 |
|---|---|---|
| fm chat | 开启交互式对话会话，支持保存、恢复会话 | 调试提示词、多轮对话原型测试 |
| fm respond | 单次请求，返回文本，支持图片、schema 参数 | shell 管道、Python 子进程调用、批量处理 |
| fm schema | 生成 JSON Schema，配合 respond 做强结构化输出 | 解析数据、导出固定格式结果 |
| fm --model | 切换模型，可选本地端侧模型或者 PCC 模型 | 简单任务本地跑，复杂推理切增强版 |
fm CLI 支持传入图片，适合在脚本里做图文理解，输出支持流式文本，也可以配合管道，把结果交给 Python 继续清洗、入库、二次处理。
两条 Python 集成路线对比
- 方式一：Python 调用 fm CLI（子进程调用）
- 方式二：官方 Foundation Models Python SDK（推荐）
上手门槛最低，不需要安装 SDK，用 subprocess 拉起 fm respond，传递 prompt、图片路径、schema，捕获标准输出；缺点是不方便精细控制流式回调、工具调用，大量并发场景稳定性一般，适合轻量自动化。
pip 安装 apple_fm_sdk，直接在 Python 代码里面调用和 Swift Foundation Models 同源的底层框架，原生提供可用性检测、会话管理、tool calling、引导生成、结构化输出，和整个苹果端侧模型栈保持一致，适合评估流水线、批量实验、Agent 开发。
环境硬性前置条件清单
- 硬件：Apple Silicon（M 系列芯片），Intel Mac 不支持这套端侧模型。
- 系统：macOS 27，fm CLI 随系统预装，低版本没有内置。
- 系统设置：Apple Intelligence 已经在系统设置里面开启，并且完成下载本地模型资源包。
- Python：推荐 3.10 及以上版本，官方 SDK 最低兼容版本以此为准。
- 网络：本地推理模式不需要联网；切换到 PCC 增强模型时需要网络并且受苹果账号权限管控。
Python SDK 接入实操步骤
- 确认设备已经开启 Apple Intelligence，等待本地模型资源下载完成，终端输入 fm，验证命令可用。
- 在 Python 环境执行 pip install apple_fm_sdk，安装官方 SDK。
- 在代码里先检测模型是否可用，避免直接调用抛出异常。
- 创建会话，传入系统提示词，调用 respond，设置引导生成、JSON Schema、工具回调。
- 如果需要图片输入，传入本地图片路径或者图像对象，直接交给模型做多模态理解。
- 批量任务、评估任务直接循环调用，搭配 pandas、scikit-learn 等库做结果统计。
- 如果想要 OpenAI 兼容接口，可以使用社区封装的 apple-fm-cli，启动本地代理服务，对接各类客户端。
fm CLI + Python 子进程简易流程
- 使用 subprocess.run 或者 Popen，执行 fm respond，通过参数传入提示词、图片、schema。
- 捕获 stdout 拿到模型返回文本，捕获 stderr 读取报错、安全拦截信息。
- 增加超时控制，防止模型长时间生成卡住脚本。
- 对返回文本做 JSON 解析、清洗，继续后续业务逻辑。
- 适合不想引入 SDK 依赖、只是少量调用的简单脚本。
整体来看，这套方案最大优势就是原生系统深度绑定，不用自己维护模型权重、做量化、调试 Metal 内核，隐私性强；短板也很明显，平台锁死在新版 macOS + Apple Silicon，不能跨 Linux、Windows，模型本身是苹果封闭基座，没法自定义权重、做 LoRA 微调，适合私有化本地工作流，而不是跨平台模型部署方案。
【常见问题】
问题 1：Apple fm CLI 本地运行端侧大模型，能不能脱离网络使用？
回答 1：默认使用 Apple fm CLI 本地运行端侧大模型的时候，推理完全离线，不需要网络；只有手动切换到 PCC 云端增强模型，才会联网。
问题 2：Apple fm CLI 和 Foundation Models Python SDK，在本地运行端侧大模型时是两套独立模型吗？
回答 2：不是，Apple fm CLI 和 Foundation Models Python SDK 底层调用的是同一套系统内置端侧大模型，只是入口不同，能力池保持一致。
问题 3：Windows、Linux 电脑可以用 Apple fm CLI 本地运行端侧大模型并且接入 Python 吗？
回答 3：不行，Apple fm CLI 是 macOS 27 预装工具，只支持 Apple Silicon Mac，Windows、Linux 没有对应的端侧基座，无法本地运行这套苹果大模型。
问题 4：使用 Apple Foundation Models Python SDK 集成，支持工具调用吗？
回答 4：支持，官方 Foundation Models Python SDK 在本地运行端侧大模型时原生支持 tool calling，和 Swift Foundation Models 框架对齐，适合搭建 Python Agent。
问题 5：Apple fm CLI 本地端侧大模型，支持自定义微调或者加载第三方 GGUF 模型吗？
回答 5：不支持，Apple fm CLI 只能调用苹果官方内置的 Foundation Models，不能加载外部 GGUF、MLX 模型，也不支持本地微调基座权重。
【参考资料】
[2026-06-10]（Build AI-powered scripts with the fm CLI and Python SDK）Apple Developer
[2026-06-10]（What’s new in the Foundation Models framework）Apple Developer
[2026-06-10]（使用 fm CLI 和 Python SDK 构建 AI 驱动的脚本）苹果开发者中文站
[2026-06-12]（Apple Intelligence fm CLI + Python SDK 上手教程）InfoQ
[2026-06-15]（apple_fm_sdk PyPI 项目页）PyPI
【免责声明】
本文仅为技术科普，Apple fm CLI、Foundation Models Python SDK、端侧模型可用范围、功能限制、权限规则以苹果官方开发者文档、macOS 正式版本为准；端侧模型可用性受芯片、系统版本、地区账号、Apple Intelligence 政策影响，不同版本能力存在差异。