标签：DeepSeek

2026-09-09andy阅读(101)

在AI大模型飞速发展的今天，GPU算力成本成为了许多开发者和小型团队的最大障碍。无论是微调模型还是部署推理服务，动辄数万元的GPU租赁费用让个人开发者望而却步。而硅基流动（SiliconFlow）作为国内领先的AI推理云平台，提供了一套真正...

2026-09-08andy阅读(58)

在大模型推理的工程实践中，KV Cache 是一把双刃剑：它通过缓存历史 Token 的 Key 和 Value 向量避免了重复计算，是自回归推理加速的基石；但它同时也是显存消耗的”头号杀手”。以一个 70B 参数模...

2026-09-08阅读(54)评论(0)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08阅读(49)评论(0)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(49)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(47)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-08andy阅读(66)

在大语言模型参数量从百亿迈向千亿、万亿的时代，一个核心矛盾愈发凸显：模型容量越大效果越好，但推理和训练的算力开销呈线性甚至二次增长。Mixture of Experts（MoE，混合专家）架构通过稀疏激活机制破解了这一困局——模型总参数量可...

2026-09-07andy阅读(61)

在大模型参数量从百亿向千亿乃至万亿规模演进的今天，传统的稠密（Dense）模型面临着训练成本指数级增长和推理延迟难以接受的困境。Mixture of Experts（MoE，混合专家模型）通过稀疏激活机制，让模型在保持总参数量巨大的同时，每...

2026-08-20andy阅读(176)

Chutes.ai 是什么？ 在 AI 推理服务百花齐放的今天，Chutes.ai 作为一个新兴的无服务器 GPU 推理平台，正以「完全免费」的策略吸引大量开发者关注。与 Groq、Together.ai 等提供免费额度的平台不同，Chut...

2026-08-03andy阅读(181)

在大模型推理领域，速度一直是开发者最关心的指标之一。无论是构建聊天应用、RAG 系统还是自动化流水线，推理延迟直接影响用户体验和系统效率。SambaNova Cloud 作为一家提供免费 AI 推理服务的平台，凭借其自研的 SN40L 芯片...