（来源：上观新闻）
部署/推理端：论⏩文明确测试🚁🇪🇷了三类平台—— 🥊🔬云端 G🐢🍥PU：👁🇧🇻NVIDIA🇲🇼 A10🇨🇱0（训练和😿🇱🇸基准评测） 车🌟🌥载/机器人级边⏰🐩缘：NVI🇸🇾⚪DIA J🧱ets🏒on Thor📆🙄拼多多免费观看 / DR😹IVE 🥊♥AGX Tho🐑🎓r（66🤼♂️🈳 ms 👩🎨🚑实时预算🍎🐐 @ 16 📈🔁Hz） 🗣端侧 CPU：💐Flash-Li🇴🇲te 甚至能在纯🥿⛈ CPU 上满足⏸实时 官💂♀️💆方数据显📺示 Fl🤺ash-Lite🇩🇯 在 🇺🇸🐰A100↖ 上比旗舰🇳🇱快 12 倍🤓，在 NVIDI🇹🇲🔲A Th🇰🇭or 😌⛲上快 ©5 倍🦹♂️🇳🇪。
Sam A🇦🇸🦸♂️ltman 赌 🈂🎱AGI，只要成一🇬🇼🈂次，就能获得🍝🥏指数级🏥☁回报——典📅型的单边🤮博弈❔。高情商讲🛶🧶，叫高分子📃复合材🇧🇦料🍂。有人认🧢👩✈️为，既然AI让智🐔📣力平权，那☔所有人的👨🏭📠竞争力就趋同了，😾差异消失🥨🥄了🛀。对比今年1月，🇨🇲🌀那时Dee🐝pSeek开👨👩👦👦放的核心岗位还⚔集中在"深度⏰🙍学习研🇰🇼究员-😤🇨🇱AGI"🧥🔩这类通用研😖究方向🇵🇷🏏。三年前在硅👨👦🥭谷，我问很多人🥽❤：大模型能否🕐🇬🇱拆成多个小模型协🚂同工作？当时多数🌥🦸♂️人认为这📬🕗是外行想法🎯。你付的是Cla🍗ude的钱🧲🚁，跑的可🇨🇳🚜能是参数量小得🚚多的开源🔮👎模型⬆。
