对于一个百亿参数以下的模型，难点不在于能不能托管——几乎任何服务商都能提供一台能跑得动的机器；真正的挑战在于找到与你的流量模式、定制需求和预算相匹配的托管方案。大多数人的目光都集中在大模型上，这很正常：它们因为参数规模大而性能最强。但越来越多的用户发现，随着 LLM 技术的进步，较小的模型已经能很好地满足他们的需求了。小模型改变了成本计算方式。一个 7–9B 的模型可以放在单块中端 GPU 上，这

按 token 思维是 2023 年的习惯。工作负载已经向前发展了，预算模型也需要随之发展。为边界做预算，追踪那四个数字，你的智能体就会从成本风险变为一个效能倍增器。将这个框架投入实践的最快方式，就是把它指向一个值得为此运行的模型。Kimi K2.6 现在已经在 DigitalOcean 无服务器推理上线——前沿智能，OpenAI 兼容端点，你这边无需任何运维，与你的 DigitalOcean 技

​ 微调大型语言模型不再需要烧钱或对高端企业级基础设施的苛刻要求。像 DigitalOcean GPU Droplet 这样经济实惠的云解决方案， ​配备了强大的 H100 或 RTX 6000 显卡，让开发者和小型团队能够完全掌控并自信地部署 AI 模型。无论你是构建更智能的聊天机器人、领域专用助手，还是仅仅探索生成式 AI 的能力，工具都比以往任何时候都更容易获取。真正的挑战是：寻找经济实惠、

全新的兼容现有 LangChain 代码的即插即用​​方案​：只需几行代码即可切换到 Gradient AI 的推理端点，无需重写或重构。​**延续 LangChain 的熟悉抽象（Chains、Tools、Agents）**​：继续使用你熟悉的构建方式——组合链、接入工具、启动智能体，无需更改工作流。​多模型可选​：在 DigitalOcean 上即时访问多种 GPU 加速的 Serverles

评估 AI 智能体并非易事，尤其当现有工具无法契合你的思维和工作方式时。为此，我们很高兴宣布，DigitalOcean Gradient™ AI 平台中的智能体评估功能现已全面升级。新版本将帮助你更快速、更轻松地评估 AI 智能体、理解结果并定位问题。

App Platform 现已原生支持 Bun 运行时，无需配置即可享受极速构建与部署，为现代 JavaScript 应用提供全栈加速。

如果 AI 只是一个功能，简单调用 API 完全合理。但如果 AI 是未来的核心产品能力，那么你们需要的就不仅是模型能力，而是系统工程能力。DigitalOcean Gradient 的本质，是在模型之上提供系统抽象层。当 AI 只是一个按钮，它是功能。当 AI 具备统一模型管理、知识库体系、可观测性与评估能力，它才会成为真正的系统资产。真正的门槛，从来不在模型本身，而在系统工程。如果你希望进一步

OpenClaw 迅速成为构建个人 AI 助手的热门开源框架，可以连接 Slack、微信、飞书等消息平台。随着更多开发者从本地实验转向常驻助手，挑战从构建智能体转变为长期可靠地运营——通常还要跨多个智能体处理不同的工作流。DigitalOcean 现在已推出 OpenClaw on方案来解决这些问题。它专为这个阶段设计——帮助团队从概念验证过渡到持续的生产运营，具有弹性扩展、安全默认配置和更简单的

这是你将查询复杂度映射到模型层级的地方。在区域，你有两个选项。使用预配置任务是更快的路径。从下拉菜单中点击Add Task打开 Add Tasks 面板。DigitalOcean 为摘要、代码生成、缺陷修复和文本提取等提供了经过基准测试的任务。在添加任何任务之前，可以点击旁边的查看它的描述、模型池和选择策略。对于客服机器人，寻找与常见问题处理、技术推理以及文档或账单上下文相关的任务。选定后，点击S

几分钟即可接入，基于任务自动路由至最合适的模型，降低推理成本。