传音控股与阿里云达成合作，将通义千问大模型搭载在传音旗下科技品牌TECNO推出的AI手机PHANTOM V Fold2中。这款手机通过机身上特定的AI按键，用户可以一键调用端侧大模型，在离线环境中依然可以运行多轮AI对话，并实现文档及通话摘要等功能。

双方在多个维度展开合作，包括模型瘦身、工具链优化、推理优化和内存优化等。此外，借助阿里巴巴淘系技术最新开源的MNN-LLM大模型推理引擎的高效GPU加速能力，使得大模型能够在手机上运行。这次合作不仅展示了传音控股在技术创新方面的实力，也体现了其在智能手机市场中进一步提升用户体验的努力。

阿里云的通义千问大模型具备强大的多模态理解和生成能力，支持复杂指令理解、文档处理等功能，这些特性使其非常适合应用于移动设备上。此次合作标志着大模型技术在移动终端上的应用迈出了重要一步，有望推动AI技术在消费电子领域的进一步融合与创新。

传音控股与阿里云的合作背景和目的主要集中在以下几个方面：

提升智能手机用户体验：传音控股致力于为新兴市场用户提供以手机为核心的多品牌智能终端和移动互联网服务。通过与阿里云的合作，将通义千问大模型嵌入其AI手机TECNO PHANTOM V Fold2中，旨在打造深度本地化的“实用型AI”，从而显著提升用户的智能手机体验。

技术创新与硬件升级：此次合作不仅涉及软件层面，还包括硬件层面的创新。依托联发科最新的处理器，提升了智能手机的计算性能和处理能力，使得AI功能更加流畅和高效。

推动AI技术在终端设备上的应用：传音控股和阿里云计划在未来探索更多大模型的应用，进一步推动AI技术在更广泛的终端设备上的落地。这标志着智能手机与AI技术深度融合的新时代，未来有望实现更多智能交互功能。

市场竞争力的提升：在激烈的智能手机市场竞争中，通过引入先进的AI技术和大模型，传音控股希望增强其产品的竞争力，吸引更多用户，并巩固其在全球市场的领先地位。

长期合作与技术共享：阿里云表示，未来还将与传音在大模型落地终端上进行更深入的合作，计划将更多模型部署在阿里云网络上。这种长期合作和技术共享将进一步促进双方的技术进步和市场拓展。

根据提供的多条证据，通义千问大模型在TECNO PHANTOM V Fold2手机上的具体应用案例主要包括以下几个方面：

多轮AI对话：用户可以通过手机上的特定AI按键，在离线环境中一键调用端侧大模型，进行多轮AI对话。这意味着即使在没有网络连接的情况下，用户仍然可以与AI进行互动和交流。

文档及通话摘要生成：该手机还支持生成文档和通话摘要的功能。用户可以在使用文档编辑或通话记录时，通过AI的帮助自动生成摘要，从而提高工作效率。

深度本地化适配：传音控股与阿里云合作，通过技术创新和本地化适配，使得通义千问大模型能够更好地适应非洲等新兴市场的用户需求。这包括模型瘦身、工具链优化、推理优化和内存优化等多个维度的合作。

高效GPU加速能力：利用阿里巴巴淘系技术最新开源的MNN-LLM大模型推理引擎的高效GPU加速能力，使得大模型能够在手机中高效运行。这一技术突破使得大模型能够在资源有限的手机设备上实现高性能运行。

根据提供的信息，无法回答关于MNN-LLM大模型推理引擎的技术细节和GPU加速能力的具体实现问题。我搜索到的资料主要集中在MNN-LLM在不同平台（如CPU、移动端）上的优化和部署，但没有详细描述其在GPU上的具体实现细节。

然而，可以参考一些相关的信息：

TensorRT-LLM：NVIDIA推出的TensorRT-LLM是一个专门用于优化大型语言模型（LLM）推理性能的框架。它通过多种技术手段提升推理效率，包括：

降低GPU显存峰值：通过优化模型结构和计算图，减少显存占用。

提高GPU利用率：通过多线程并行、动态批处理等技术，充分利用GPU资源。

量化技术：使用INT8、FP16等量化技术，平衡精度与计算开销。

硬件加速：利用NVIDIA GPU的硬件特性，如Tensor Core，加速计算过程。

MNN-LLM在移动端的优化：MNN-LLM在移动端通过以下技术实现高效推理：

DRAM-Flash混合存储策略：采用预取技术和组合量化策略，减少闪存读取延迟，平衡精度与计算开销。

模型导出工具：llm-export工具简化了模型导出过程，支持多种平台的统一部署。

优化算法：包括线性层（Linear layers）的4位量化策略、W4A8量化策略等，减少内存访问量，提高计算效率。

虽然这些信息提供了MNN-LLM在不同平台上的优化方法，但没有具体提到其在GPU上的实现细节。

传音控股和阿里云在模型瘦身、工具链优化、推理优化和内存优化方面采取了以下具体措施：

模型瘦身：传音控股与阿里云合作，通过技术创新实现了模型的瘦身。这意味着他们对AI模型进行了优化，使其更加轻量级，从而能够在资源有限的设备上运行。

工具链优化：双方在工具链方面进行了优化，以支持高效的模型部署和运行。这包括使用联发科芯片进行大量技术创新，并结合阿里云的技术优势，提升了整体的开发和部署效率。

推理优化：通义千问大模型在推理能耗、推理效果和推理速度上表现优异。阿里云的MNN-LLM大模型推理引擎提供了高效的GPU加速能力，使得大模型能够在手机终端上高效运行。

内存优化：为了确保大模型能够在手机终端上流畅运行，双方还进行了内存优化。这有助于减少内存占用，提升设备的整体性能。