为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
来自主题: AI技术研报
7259 点击 2025-07-08 11:14
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为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
蛋白质之后，DNA正成为AI+生命科学的下一个热门领域。
1997 年，AI 正处于第二次寒冬，这次寒潮的时间有点长，从 20 世纪 90 年代直至 21 世纪的第一个十年。
大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
言归正传，今天就给大家分享一下AI应用行业月度报告。QuestMobile数据显示，过去几个月里，在大模型能力没有出现“代际跃迁”的情况下，AI应用持续深入垂直探索
又一个让大模型几乎全军覆没的难题出现了。
移动端侧模型迎来“新王”。
大模型越来越大，通用能力越来越强，但一遇到数学、科学、逻辑这类复杂问题，还是常“翻车”。为破解这一痛点，华为诺亚方舟实验室提出全新高阶推理框架 ——思维森林（Forest-of-Thought，FoT）。
7月5日下午16:59分，隶属于华为的负责开发盘古大模型的诺亚方舟实验室发布声明对于“抄袭”指控进行了官方回应。诺亚方舟实验室表示，盘古Pro MoE开源模型是基于昇腾硬件平台开发、训练的基础大模型，并非基于其他厂商模型增量训练而来，在架构设计、技术特性等方面做了关键创新，是全球首个面向昇腾硬件平台设计的同规格混合专家模型