凌晨3点的机房里，李鸣盯着屏幕上刺眼的红色报错提示，手心全是冷汗——他的团队耗时两个月训练的金融大模型，在第17天突然崩了。当李鸣的团队在80G显存的服务器上加载130B参数的模型时，还没意识到问题所在。——他们的服务器使用PCIe 4.0互联，实际传输带宽仅64GB/s，而采用NVLink3.0的机器带宽高达600GB/s。「我们以为买了最好的显卡，却栽在最基础的连接器上。某自动驾驶公司升级到N

作为从业者，我们既要拥抱技术红利，更需警惕潜在风险，在创新与合规的平衡中，共同开启人机共生的新纪元。：聚焦制造业，为汽车厂商提供 “预测性维护 + 供应链优化” 双引擎 Agent，设备停机时间减少 58%，库存周转率提升 35%。：提出 “AIOS” 操作系统级整合方案，在医疗影像分析中通过视频 - 文本 - 代码混合推理，诊断准确率较传统方法提升 37%。：某金融机构建立 “人机协作 SOP”

Manus未必是“下一个DeepSeek”，但它标志着AI技术从认知智能迈向行动智能的关键一步。正如海尔周云杰所言：“所有行业都将被AI重塑”，DeepSeek与Manus的并存，恰恰证明了中国AI生态的多样性。从简历筛选到旅行规划，从股票分析到PPT制作，Manus以通用型AI Agent的定位，试图重新定义人机协作的边界。，通过降低算力成本（仅为传统架构的十分之一），推动AI技术的普惠化。，通

32B - 70B 参数量的模型，已经属于大型模型的范畴，对硬件的要求也随之大幅提升，其中32B的模型需要一张4090，而70B模型则需要2张4090。让我们一起深入探究一下。对于小企业而言，可以考虑部署deepseek70b的版本，成本大概在7-10w左右，而70b以下的本地部署意义不大，还不如直接到官网访问网络版本的，针对中大型企业则是可以考虑部署671b版本的，成本估计在100w，也能承受，

支持多步推理，通过“思维链”逐步拆解复杂问题。实测中，Qwen3-235B-A22B在解答“如何将2米长的甘蔗搬入1.5米宽的门”时，通过三维建模推导出“倾斜甘蔗使其对角线小于门宽”的方案，逻辑严谨性媲美人类专家。：包含2款MoE模型（30B/235B）和6款Dense模型（0.6B/1.7B/4B/8B/14B/32B），满足科研、移动端、企业级等多样化需求。：输入一段描述“星空下的城堡”的文字

Qwen-3 的发布标志着 AI 服务器选型从「算力竞赛」转向「价值驱动」：性能优先：H100 / 昇腾 910B 仍是千亿参数训练的首选，但需配套液冷和异构计算。成本敏感：CPU 推理服务器 + 混合架构可满足 80% 的企业需求，初期投资降低 60%。长期布局：边缘计算、绿色算力和端侧智能是未来三大方向，企业需提前规划技术路线。建议结合 Qwen-3 的混合推理特性，优先选择经过市场验证的解决

如FP16和FP32主要用于人工智能的训练阶段，而FP16和INT8主要用于人工智能的推理阶段，因此我们要关注的算力指标是不一样的，又比如一些计算卡如A100，它的FP16指标和RTX4090差不多，但是它有专门用于深度学习的TF16指标，这个速度就比4090快很多了。计算能力:决定了你训练模型的速度，你是花4个小时才能跑完模型还是得花8个小时甚至更久，常见的有FP16、FP32、TF16等这些指

从Token的经济账到RAG的精准性，从量化的效率革命到智能体的自动化突破，这些术语背后折射出AI技术的演进逻辑。对于从业者而言，理解这些概念不仅是技术对话的入场券，更是设计产品、评估方案、洞察趋势的关键。：Token是AI处理文本的最小单位，相当于自然语言中的“字词片段”。：大模型“蒸馏”技术是把大语言模型中的能力和知识迁移到更小的模型的技术，目的是在于构造出来资源高效和性能优异的小模型，未经过

Qwen-3 的发布标志着 AI 服务器选型从「算力竞赛」转向「价值驱动」：性能优先：H100 / 昇腾 910B 仍是千亿参数训练的首选，但需配套液冷和异构计算。成本敏感：CPU 推理服务器 + 混合架构可满足 80% 的企业需求，初期投资降低 60%。长期布局：边缘计算、绿色算力和端侧智能是未来三大方向，企业需提前规划技术路线。建议结合 Qwen-3 的混合推理特性，优先选择经过市场验证的解决

然而因为访问人数过多，deepseek的服务器有时候相应不过来，因此把它部署到本地，以便获得更好的体验，作为一名ai爱好者，我最近尝试在单卡和双卡NVIDIA RTX 4090上本地部署了DeepSeek70B，并对其效果进行了实测。这个速度很一般，基本不能使用，生成一篇300字的短文，大概要1分多钟，远远赶不上官方生成的速度。：版本为≥2.0，这是一个基于 Python 的科学计算包，广泛应用于