如果你关心具体部署策略和性能调优实践，可以参考以下相关文章：多模态推理加速（一行配置的优化）[4]，MoE 并行策略（TP/DP/PP/Expert Parallelism 指南）[5]， vLLM 0.9.x 在 AMD GPU 上的性能调优实践 [6]。在vLLM-omni 发布当天，社区就确保 AMD 用户“首发同享”：vLLM-omni 从一开始就为 AMD ROCm GPU 提供了稳定、

与真实 IDE 场景的高适配性：得益于 256k 上下文长度以及对多种 scaffold 模板的适配能力，模型可以无缝接入多种 CLI / IDE 平台（如 Claude Code、Qwen Code、Qoder、Kilo、Trae、Cline 等），覆盖丰富的开发环境。- 先进的 Agentic 能力：通过精心设计的训练流程，模型在长链路推理（long-horizon reasoning）、复杂

接下来，在Droplet 上执行下面这条命令，从 HuggingFace 拉取经过剪枝的 MiniMax-M2.1 模型。本文将带你实操：如何在AMD Developer Cloud 上，借助企业级数据中心 GPU，AMD GPU（单卡 192GB 显存），免费运行一个强大的开源大模型，让你摆脱消费级 GPU 的限制。下面的所有步骤，都需要在你上一节已经创建好的 Droplet 上完成。现在，你可

当代码走入现实，当复杂的模型遇见AMD的软硬件全栈支持，具身智能的落地不再是远在天边的Demo，而是触手可及的未来。3月28日至29日，由硅谷团队 MakerMods 发起，集结了来自国内及硅谷机器人领域众多社区代表、KOL及专业媒体的 “MakerMods具身智能 × OpenClaw 黑客松” 在深圳南山区火热展开。这种“统一内存、从边缘到云端”的模仿学习方案，在现场得到了参赛团队的极高反馈，

相较前代 Qwen3.5-35B-A3B ，它在 agentic 编程与推理任务上获得显著提升。我们很高兴宣布：阿里巴巴最新的Qwen3.6 系列模型，Qwen3.6-35B-A3B 与 Qwen3.6-35B-A3B-FP8，已在 AMD GPU 实现 Day 0 支持。2. 访问ROCm AI 开发者中心: https://www.amd.com/zh-cn/developer/resourc

从客户端的角度来看，唯一需要修改的是基础URL和API密钥。面向原型开发、科研与企业应用，本地自托管的开源 LLM（如 Kimi K2.5）有助于在不引入按 token 计费的前提下获得优秀的 AI 效果，同时将数据与计算留在本地，更易满足隐私与合规要求。在该配置下，调优n_batch 与n_ubatch，相较于基线设置（关闭Flash Attention，batch` 与 ubatch 为 51

对开发者而言，TileLang 提供了一种全新的算子开发范式，在“不需要深入理解硬件细节”的前提下，就可以高效利用硬件性能，加速大模型在 AMD GPU 上的部署和性能释放。延迟大幅下降：TileLang 实现的延迟仅为 PyTorch 实现的约 37.1%，为 Triton 实现的约 65.5%，相较 PyTorch 提升约 2.7×，相较 Triton 提升约 1.53× [1]，充分体现了面

接下来，在Droplet 上执行下面这条命令，从 HuggingFace 拉取经过剪枝的 MiniMax-M2.1 模型。本文将带你实操：如何在AMD Developer Cloud 上，借助企业级数据中心 GPU，AMD GPU（单卡 192GB 显存），免费运行一个强大的开源大模型，让你摆脱消费级 GPU 的限制。下面的所有步骤，都需要在你上一节已经创建好的 Droplet 上完成。现在，你可

5] 访问 ROCm AI Developer Hub，了解更多关于在 AMD GPU 上进行 AI 开发的教程、开源项目和技术博客：https://www.amd.com/en/developer/resources/rocm-hub/dev-ai.html?通过在 AMD GPU 上实现 SGLang 与 vLLM 的 Day 0 支持，我们为开发者提供了强大的算力平台和经过优化的软件栈，使其

其次，采用 Self-Forcing 训练范式[6]，在训练阶段执行完整的自回归展开，并结合训练期 KV 缓存与少步生成条件下的梯度截断，使模型能够在可控的计算与显存开销下学习修正自身预测误差，从而实现整体的分布匹配优化。随着近些年扩散模型的出现与快速发展[1]，视频生成算法在分辨率、生成质量以及创作范式等方面均取得了令人瞩目的进展，并辐射性地重塑了整个视频创作流程：用户只需提供文本或图像输入，视