总的来说，开源大模型和闭源大模型各有优劣。但开源大模型在使用场景、模型改造、安全性和生态建设等方面，确实有着独特的优势。它就像一把钥匙，打开了人工智能的新大门，让更多人有机会参与到这场技术革命中来。未来，开源大模型和闭源大模型可能会并存一段时间。但随着开源生态的不断发展和完善，开源大模型的潜力将会被进一步挖掘。也许有一天，开源大模型会成为人工智能领域的主流，让我们拭目以待吧！好啦，今天的内容就到这

这低成本带来的变化可太厉害了。一方面，AI 技术的门槛一下子降了好多，以前那些看着 AI 项目只能干瞪眼的企业和开发者，现在都能轻松上车了。另一方面，低成本让 AI 应用更新换代的速度快得惊人，企业能更频繁地给应用 “升级打怪”，紧跟市场需求的变化。而且，低成本还让 AI 技术变得超亲民，越来越多的用户能享受到 AI 带来的便利和价值，这简直是要开启全民 AI 时代啊。多专家模型呢，数学比赛就派数

当然我们实际企业级开发中使用SpringAI是不大够的，目前我们在用JBoltAI SpringBoot版，大模型对接类工作都封装好了，直接可以用，已经集成了知识库、思维链等一系列高级应用。这是 SpringAI 的 “根基”，没有它，我们的 AI 应用就无法“生长”。以天气查询功能为例，我们定义一个 WeatherService，它将作为 AI 调用的 “大脑”，处理用户的请求并返回结果。好的，

Hey，亲爱的小伙伴们！在上一篇关于用Java开始AI大模型应用开发的文章中，我们初步了解了JBoltAI框架的优势和开发流程。今天，我将为大家带来更详细的代码示例，帮助大家更直观地感受如何使用JBoltAI框架进行开发。

JBoltAI作为企业级AIGS开发框架，通过多模型适配、能力抽象与封装、服务治理与业务编排等技术特点，以及在智能客服、制造业数据资产化、办公软件重构等场景的应用，正在引领AIGS领域的范式变迁，推动企业数智化转型。全新的技术架构：采用“算法+数据结构+大模型+数据结构”的全新技术架构，将大语言模型深度整合到传统技术栈中，突破传统交互模式的局限，实现更自然、更智能的业务服务方式。多模态大型模型：A

安装完成后，打开命令提示符（CMD），输入 ollama 命令。如果有输出信息，则表示安装成功；如果显示“不是内部命令”，则需要配置环境变量。打开 Ollama 首页，点击 DeepSeek-R1 模型。根据电脑的硬件配置选择合适的模型参数量，复制安装命令，在命令提示符中执行命令。前往 Ollama 主页，点击下载，选择对应操作系统进行下载。下载完成后打开安装程序，按照提示完成安装。配置完成后，重

在当今人工智能快速发展的时代，模型训练成为了一个至关重要的环节。不同规模的模型对硬件配置的需求差异巨大，尤其是显卡的选择，直接决定了训练的效率和可行性。本文将对各个模型的配置需求及相关能力进行详细分析。

SpringAI5步快速搭建智能对话系统，当然我们实际企业级开发中使用SpringAI是不大够的，目前我们在用JBoltAI SpringBoot版，大模型对接类工作都封装好了，直接可以用，已经集成了知识库、思维链等一系列高级应用。

适用于低资源设备部署，如树莓派、旧款笔记本等。CPU最低4核，内存8GB+，硬盘3GB+存储空间，显卡非必需，若使用GPU加速可选4GB+显存的显卡，如GTX 1650。CPU需16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡需24GB+显存，如A100 40GB或双卡RTX 3090。CPU需8核以上，内存16GB+，硬盘8GB+，显卡推荐8GB+显存，如RTX 3070/4060。CPU需12

AI转型路上，你不是一个人在战斗。我们积累了足够的坑、足够的经验、足够的解决方案，现在希望成为你转型路上最可靠的伙伴。好的技术决策，应该让团队睡得着觉，让老板看得到路，让公司掌握自己的命运。如果你也在思考AI升级路径，欢迎交流——我们或许能帮你少走几个月弯路。