在近期召开的Build 2026开发者大会上，微软宣布对旗下Edge浏览器的端侧AI能力进行了全面升级。继去年基于Phi-4-mini模型推出写作辅助API之后，此次更新进一步拓展了其AI模型和API生态。关键亮点包括三项创新：Aion-1.0-Instruct小型语言模型的开发者预览版现已发布，旨在收集早期测试反馈；Edge 148版本中集成了由端侧任务专用模型驱动的语言检测与翻译API；此外，Edge Canary和Dev通道还率先提供了实验性Web Speech API的端侧语音识别功能。
微软指出，过去一年，Edge浏览器的写作辅助API主要依赖40亿参数的Phi-4-mini模型，该模型在文本理解、推理及指令遵循方面表现卓越。然而，其较高的硬件门槛限制了在各类设备上的普适性。
为解决这一挑战，微软即日起在Edge Canary和Dev通道开放了Aion-1.0-Instruct小型语言模型的开发者预览。此模型设计更为精简、运行速度更快、效率更高，从而能够兼容更广泛的设备，包括那些GPU性能较低或仅依赖CPU进行推理的设备。同时，它依旧能为多样化的网络使用场景提供高质量的输出。
本次预览阶段，开发者有机会在真实网络环境中评估Aion-1.0-Instruct的性能，测试API的互操作性并反馈意见。据悉，该模型计划于7月以开源形式在Hugging Face平台发布。
针对Edge 148预览版，全新的语言检测与翻译API已正式上线。这些API允许网站和浏览器扩展自动识别文本语言并进行双向翻译，其底层基于端侧任务专用模型，能够支持超过145种语言，并针对网络翻译场景进行了优化。
开发者可以通过JavaScript在网站或扩展中调用这些API，相比依赖云服务，此举能显著提升用户隐私保护，减少对网络连接的依赖，并实现零翻译成本。
此外，在最新的Edge Canary和Dev通道中，微软引入了专为处理语音设计的端侧任务模型，从而实现了Web Speech API的本地语音识别功能。这项技术使得语音转文字过程直接在用户设备上完成，有效保障了用户隐私，降低了处理延迟，并确保在网络连接不佳或无网络环境下依然可用。开发者只需在现有Web Speech API代码中进行少量修改，例如设置recognition.processLocally = true，即可启用这一端侧语音识别功能。
微软强调，通过Aion-1.0-Instruct小型语言模型、全新的语言检测与翻译API以及端侧语音识别技术，开发者可以充分利用内置于浏览器中的模型，构建创新AI驱动的Web体验，而无需额外依赖专业硬件、复杂的云服务或深厚的特定领域知识。