2026年初国产大模型实现本地化AI智能体普及，支持消费级硬件运行7B-14B量化模型_服务软件

1. 常规机器学习推理 vs. 大语言模型推理的 5 个关键区别

2. 12月开源模型汇总，2026你最期待哪个模型更新？

3. deepseek最擅长的应该是量化交易，如何使用它做量化赚钱？

4. 华为昇腾宣布0Day支持DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek-V3.2-Exp重磅发布！华为宣布零Day支持！国产大模型牵手国产算力的背后是国产AI基建越来越成熟的适配能力！#华为 #昇腾 #DeepSeek

5. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

6. 【白TV】MiniPC 行不行？OUclink外接显卡？32B本地AI大模型？——极摩客EVO-T1上手体验

7. 寒武纪思元590在FP8下推理效率提升300%，专家模块利用率从30%升至85%；华为昇腾采用HiFloat8渐进式FP8，平衡范围与精度，支持训练/推理全流程；摩尔线程等在软件栈上优化。整体而言，国产芯片在推理场景已兼容主流大模型。#国产芯片的转折点是否到来#？DeepSeek选择国产芯片优化，主要源于战略、技术和生态多重考量。通过UE8M0 FP8优化，DeepSeek能与寒武纪思元590/690、华为昇腾等深度绑定，提升兼容性，实现模型-硬件协同。 FP8格式减少内存/带宽需求75%，推理吞吐翻倍，能效更高，适合国产芯片的7nm工艺限制；DeepSeek V3.1在混合推理架构下，支持思考/非思考模式，Agent能力增强，但需硬件支持低精度调度。DeepSeek已与15+家企业（如华为、中国移动）合作，模型先行定义标准，倒逼硬件适配，形成正反馈循环；这不同于NVIDIA的硬件主导模式，更适合“软件驱动硬件”的路径。优化后，DeepSeek V3.1在MMLU等基准上接近GPT-4o，API价格仅1元/百万token输入，性价比碾压海外，助力国产AI产业链落地。国产芯片确实有望借DeepSeek V3.1的UE8M0 FP8优化迎来突破，UE8M0 FP8是什么？UE8M0 FP8是一种创新的8位浮点数格式（Floating Point 8-bit），专为AI计算优化设计。在传统的浮点数表示中，浮点数由符号位（Sign）、指数（Exponent）和尾数（Mantissa）三部分组成，用于平衡精度和动态范围。但UE8M0采取极简主义设计：它将全部8位用于指数（Exponent），省略符号位和尾数（Mantissa=0），因此被称为“无尾数”格式。这种结构使得其动态范围极大（约从2^{-127}到2^{128}），乘除运算简化为简单的整数加减，极大降低硬件复杂度，但也导致精度较低，只有256个离散值水平，适合矩阵乘法（MatMul）等累积运算场景，而不直接用于加法。实际应用中，UE8M0常作为“Scale-only”模式，与其他FP8变体（如E4M3/E5M2）结合使用：权重保持在高精度格式，中间缩放用UE8M0，避免精度损失，同时兼容微缩放（Microscaling）框架。 #ai生活指南##ai创造营#

8. 硅谷《连线》杂志：性能顶级的 GPT-5们，正在输给一个中国开源模型#连线杂志 #AI #千问 #Qwen #千问恐慌

9. 地表最强迷你主机？96GB显存游戏 AI 生产力全面测试！磐镭YO1【宇神】

10. 全球大模型第一股，为啥是家中国公司？ #智谱 #智谱上市 #智谱IPO #GLM大模型 #全球大模型第一股诞生

11. 大模型更像人的大脑，智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

12. 英伟达：业绩好只是其次，未来还有巨大空间#英伟达 #财报 #AI泡沫 #CUDA #AI

13. 国产GPU，拐点已现

14. #豆包手机助手处理内容不存储不训练#豆包手机助手“不存储、不训练”+传输加密的回应，精准击中AI智能体发展的核心痛点，为行业立起隐私保护标杆。AI手机助手需系统级权限实现跨应用协同，读屏、模拟操作等能力虽提升效率，却让隐私安全成舆论焦点。此次回应明确“用户授权为先”，仅调用必要能力，云端处理不存数据、不用于模型训练，加密传输筑牢安全防线，既消解用户顾虑，也划定技术边界。当下AI智能体赛道火热，权限与隐私的矛盾始终难解。豆包此举打破“功能强必泄隐私”的刻板印象，证明技术创新与隐私保护可并行。这不仅是对自身争议的正面回应，更给行业提了醒：用户信任是智能助手的立身之本，唯有把隐私安全做扎实，才能让AI深入生活，推动手机交互生态真正升级。#用智搜高效玩转AI#助你紧跟技术如何落地实战。参与#HOW I AI# 分享你的AI实用教程，瓜分千元红包池。豆包手机助手处理内容不存储不训练

15. 寒武纪盘中股价一度超过茅台，成 A 股新股王，上半年营收增超4347%，扭亏为盈，如何看待其股价走势？

16. 智谱 GLM-4.6 大模型发布并开源，该模型有哪些信息值得关注？

17. #荣耀Magic8新型饭搭子#从覆盖衣、食、住、行的 200 + 垂域场景，到 3000 + 通用场景的全场景适配，荣耀端侧智能体已通过信通院 L3 级权威认证，成为真正越用越懂你的个人智能中枢。这种以用户需求为核心的技术突破，不仅实现了 AI 范式的革新，更让普惠、安全、高效的智能体验触手可及。从根源筑牢防线是荣耀端侧智能体的核心优势。用户的语音指令、私人照片、健康数据等敏感信息无需上传云端，全程在本地设备处理，从根本上杜绝传输过程中的泄露风险。搭配荣耀双 TEE 安全系统的硬件级加密，即便设备遭遇攻击，关键数据也难以被破解，再加上定期生成的隐私风险报告，让用户对数据安全了如指掌，真正实现数据不出本地，隐私尽在掌控。荣耀端侧智能体的模型推理速度提升 15%，配合新一代向量化检索技术，检索性能更是飙升 400%。无论是一句话完成照片追色的影像创作，还是离线状态下的语音助手交互，无需等待网络传输，指令下达瞬间即可得到反馈，弱网或无网环境下也能流畅使用。荣耀端侧智能体的模型功耗下降 20%，存储空间节省 30%，在释放强大 AI 能力的同时，有效降低设备能耗。而超融核架构实现了 Turbo X 性能引擎与芯片的深度融合，带来更低时延和更小画面抖动，玩游戏、处理视频时既流畅又省电，彻底摆脱高性能必高功耗的困境。当 AI 还在依赖云端算力时，荣耀已率先开启端侧智能时代，让强大的人工智能直接扎根你的手机、平板等终端设备。不同于需要联网上传数据的云端 AI，荣耀端侧智能体将模型部署在本地，凭借底层技术突破，带来更安全、更快速、更实用的智能体验，重新定义人机交互边界。#秒懂热点就用智搜# 荣耀magic8新型饭搭子

18. Unsloth AI 推出免费Notebook，助力用户轻松微调 Qwen3-VL（8B）视觉语言模型。该方案实现了1.7倍训练速度提升，显著节省60%显存，并支持8倍更长上下文，且无精度损失，极大优化了多模态模型的训练效率和体验。这不仅降低了高性能模型微调的门槛，也为研究者和开发者提供了更灵活、高效的工具，推动视觉语言模型在实际应用中的普及和创新。欢迎访问 GitHub 仓库查看详情，并通过 Colab 体验 Qwen3-VL 的强大功能：GitHub 链接: github.com/UnslothAI/Qwen3-VL Qwen3-VL GRPO Colab: colab.research.google.com/github/UnslothAI/Qwen3-VL/blob/main/Qwen3-VL_GRPO_Colab.ipynb Qwen3-VL Colab: colab.research.google.com/github/UnslothAI/Qwen3-VL/blob/main/Qwen3-VL_Colab.ipynb技术创新不断刷新可能，期待更多开发者借此释放模型潜能，推动多模态AI走向更广阔应用！

19. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

20. 99%的人都搞错了AI Agent？智能体该如何帮企业赚钱？

21. 今天，智谱 AI 正式在港交所挂牌上市，成为了“全球大模型第一股”。这是一个极具风向标意义的时刻，标志着大模型行业从“讲故事”正式跨入“交账单”的资本考查期。围绕大家关心的盈利逻辑和行业趋势，分享一些深度观察：1. AI 公司主要靠哪些途径赚钱？目前大模型公司的收入结构已从单一的“卖算力”转向多元化的“卖能力”： * MaaS（模型即服务）：像智谱的 GLM 系列，主要通过 API 接口按调用量收费。2025 年数据显示，智谱的付费 API 收入已领跑国产模型。 * 私有化部署（To B）：针对金融、能源、政务等对数据安全极度敏感的行业，提供定制化的“行业大模型”一体机或本地化方案。 * AI Agent 与订阅（To C/To B）： 2026 年被称为 Agentic AI 爆发年，通过智能体解决具体的业务流（如自动写代码、自动处理财报），按月订阅或按效果付费成为主流。 * 沿途下蛋：智谱采取的策略是，在研发基座模型的同时，孵化出如智谱清言（对话）、CogView（生图）等直接面向终端用户的应用产品。2. 开源与闭源，To B 与 To C 的抉择 * 开源 vs 闭源：开源大模型（如 DeepSeek、Llama 系列）更容易通过“生态”圈粉，通过提供后续的集成服务、技术支持和定制化建议获利。而智谱这种兼顾开源与闭源的厂商，则是在用开源换流量、用闭源收服务费。 * To B vs To C： * To B 路径目前在中国市场更稳。企业客户有明确的数字化转型预算，付费意愿强，订单金额大。 * To C 路径虽然上限高（参考 OpenAI 的订阅用户量），但获客成本极其昂贵，且用户忠诚度受模型版本迭代影响大。3. 模型能力是否决定了商业天花板？是，也不是。 * 底层决定深度：基础模型的能力（如推理深度、多模态原生能力）决定了你能接什么样的单子。如果你无法在逻辑推理上突破，就很难吃下高端的科研、金融分析市场。 * 应用决定广度： 2026 年的共识是：单纯拼参数已不再能带来超额利润，**“准确率悬崖”**的突破取决于智能体（Agent）系统的协同。商业天花板最终取决于 AI 能否在实际业务中创造正向的 ROI（投资回报率）。4. 2026 年会有一波 AI 上市潮吗？答案是肯定的，且已经开启。除了今天上市的智谱 AI，MiniMax 紧随其后也已在港交所排队，昆仑芯、壁仞科技等算力/芯片龙头也在近期扎堆上市。原因：一方面是大模型研发极其“烧钱”，智谱等公司即便营收翻倍，研发费用依然巨大，需要二级市场“补血”。逻辑：资本市场正在从“广撒网”转向“押宝链主”。2026 年，投资者更看重谁能成为 AI 时代的“新基建”平台。#上市后AI大模型靠啥盈利##ai创造营##科技风向标#

22. #天禧AI从助手到队友# 天禧AI的进阶，是一场多方共赢的生态革命者产业端，“一体多端”战略让AI能力融入PC、手机、平板，加速技术普惠；开发者层面，与扣子平台合作实现“开发即部署”，一键发布智能体降低落地成本；用户则收获三大飞跃：个性化记忆懂需求、闭环行动力省时间、多端体验无断点。更难得的是开放生态，汇聚字节、讯飞等伙伴的力量，让智能体持续丰富。从技术根基建到生态树冠，天禧AI用“共建共享”打破边界，真正实现了产业、开发者、用户的三方共赢。

23. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 智谱AI与华为联合发布的GLM-Image模型，是首个基于国产升腾算力全流程训练的顶级多模态图像生成模型，完成了国产芯片+国产框架+顶级模型的全链路闭环验证，打破了此前顶级AI模型训练对英伟达GPU的依赖惯性，被视为国内AI领域去英伟达化的重要里程碑。1741851745412.topic 种斌Marco的微博音频

24. #上班要显贵效率才是搭配# “这个需求很复杂，AI搞不定？”中国电信星辰超级智能体笑了：我来！它能自主拆解超长流程任务，规划步骤、调用工具、还能无缝对接你的OA/ERP系统。最关键的是，这一切都在企业内网安全围栏内完成，敏感数据出门？不存在的！这才是老板放心、员工开心的真·企业级智能体！#科技感拉满的北京有多亮眼# 总裁精粹的微博视频

25. 本地AI的未来长这样？铭凡新品体验北京会现场探访

26. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

27. 2025年AI正从工具时代加速迈向伙伴时代，十大趋势正悄然改变我们的生产生活。算力已成为像电力一样的基础设施，东数西算工程让AI算力更高效绿色，成为智能产业的核心引擎。芯片领域迎来新变革，AI原生需求让NPU在手机等终端普及，国产芯片加框架方案已在千亿级模型中得到验证。大模型不再只拼参数，混合专家模型通过大参数、小激活设计，实现成本与能力的平衡。AI正重塑我们获取服务的方式，智能体从人找服务转向服务找人，未来手机里的App可能被全能AI助手取代。具身智能机器人已能完成高精度操作，从工业车间走向养老护理场景。多模态技术让AI耳聪目明，能同时处理文本、图像、视频，助力创意内容生成。端侧AI让手机、汽车等设备拥有本地智能，既保护隐私又响应迅速。更令人惊喜的是，AI在科研领域已达博士水平，能预测肺癌基因突变、发现新材料。值得骄傲的是，开源AI已进入中国时间，DeepSeek、Qwen等国产模型全球下载量领先，中国正走出独特的AGI发展路线。从科研助手到生活伙伴，AI的2026，值得期待。#科技先锋官##AI生活指南##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

28. 2025联想天禧AI生态伙伴大会在北京召开，以 “聚力智能体，共启新生态” 为主题，聚焦 “一体多端” 战略落地。天禧AI 3.5实现个性化、行动力、交互体验三重飞跃，同时展望4.0将迈向 “思你所想、行你所愿” 的认知与行动新高度。目前生态月活用户超2.8 亿，开发者超23万，孕育5000+智能体应用。联想联合火山引擎启动先导计划，将智能体利润100%让利开发者，并与英特尔等主流伙伴深化合作，加速个人AI普惠，共建开放生态。

29. #OpenAI重回开源意味着什么#OpenAI 重回开源：一场迟到的战略自救，还是一次 AI 霸权的重新洗牌？OpenAI 终于放下身段，时隔六年再次拥抱开源，允许开发者自由下载、微调和商用。但别急着欢呼，这并非纯粹的“技术普惠”，而是一场精明的商业博弈。为什么 OpenAI 突然“开源”？中国 DeepSeek、智谱 GLM-4.5 等开源模型在推理、编程等任务上表现亮眼，甚至霸榜 Hugging Face，倒逼 OpenAI 不得不“开源”以维持生态影响力。美国 AI 鼓励开放模型，而 OpenAI 若继续闭源，可能被边缘化为“AI 时代的苹果”，而非“AI 时代的 Linux”。开放权重但不开放训练数据，既吸引开发者，又守住核心 IP，避免完全被开源浪潮吞没。对国产开源模型有啥影响？国产模型（如 DeepSeek R1、GLM-4.5）已形成“开源四杰”格局，OpenAI 的加入不会颠覆市场，但会加剧竞争。中国模型的优势在于更宽松的开源协议，而 OpenAI 仍保留关键训练数据。GLM-4.5 在长文本、智能体任务上的表现甚至优于部分闭源模型。 OpenAI 的回归，反而可能刺激国产模型加速迭代，形成“中美开源竞速”的新局面。新模型能力如何？接近 GPT-4 推理能力，单张 H100 GPU 即可运行，适合企业级应用。笔记本可跑，但幻觉率较高（49%+），离商用级稳定尚有差距。仅激活部分参数，兼顾性能与效率，但对比国产模型，未必有压倒性优势。 AI 行业的未来是开源还是闭源？开源已成趋势，但不会完全取代闭源。开源推动技术民主化，适合中小企业和研究者，如 DeepSeek、Meta Llama。大厂仍会保留最强模型（如 GPT-5），用于高利润 API 服务。 OpenAI 的“半开源”策略，或许正是未来主流——开放部分能力，但核心壁垒仍在巨头手中。 OpenAI 的开源回归，既是防守，也是进攻。它不会终结国产模型的崛起，但会让全球 AI 竞赛进入更复杂的“开放+控制”新阶段。这场游戏，才刚刚开始。

30. 荣耀Magic8系列曝光了，10月中旬正式发布！新机将首发端侧低Bit量化技术，模型推理速度提升15%，推理速度提升400%。还能够完成智能体驱动的AI追色功能，拍照魔法体验大升级！另外，新通用Agent，也就是一句话执行能力大幅提升。看来AI和影像方面荣耀都要大发力了。

31. #阿里发布旗舰推理模型# 1月26日阿里正式推出通义千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，这是其目前参数超万亿、综合能力最强的大模型，在19项权威基准测试中性能媲美GPT-5.2、Gemini 3 Pro等国际顶尖模型，标志国产大模型跻身全球第一梯队。该模型两大核心创新亮眼，自研测试时扩展技术通过迭代反思提升推理效率，同等Token消耗下多项指标超竞品；自适应工具调用能力可自主启用搜索、代码解释器等功能，大幅降低幻觉，实测中工具协同表现优于ChatGPT。目前模型已上线Qwen Chat开放体验，API同步开通，还将接入千问APP，同时阿里同步开源Qwen3-TTS全系列语音合成模型。依托“算力-模型-应用”全栈闭环，该模型已落地淘宝、支付宝等场景，其高效推理路径也为算力约束下的国产大模型创新提供了新方向。

32. 黄仁勋还在意外梁文峰已经落子 DeepSeek出奇招 DeepSeek适配下一代国产芯片，国产算力苦苦煎熬的困局终于有了突破的希望！梁文峰要做的，从来就不是跟奥特曼、马斯克比谁的模型更大、参数更多，而是直接去动算力世界的根基——釜底抽薪，降维打击！#AI #DeepSeek #国产算力 #黄仁勋 #英伟达

33. 只有把产业链攥在自己手里，才能真正站在世界科技的前沿。 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #芯片

34. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

35. #鸿蒙给开发者铺好了高速路# 鸿蒙生态真是咱们开发者们的圆梦舞台！今天看鲁豫访谈4位鸿蒙开发者，发现不管是大厂团队总经理，还是独立开发者，都能在鸿蒙系统里创造出精彩的“世界”！咱们鸿蒙系统的一次开发多端部署真的很强！让开发者一套代码适配多场景设备！而且鸿蒙系统还提供零代码智能体开发平台，门槛大大降低！咱鸿蒙系统是真的重视“小而美”！从技术、资源到情感全方位撑腰！如今更是带来“多端协同”“碰一碰”分享、桌面小组件这些超酷交互功能，丰富玩法根本看不赢！本来开发者们还要从零开始自己一步一步铺路，没想到咱鸿蒙系统直接给开发者们铺好了高速公路！华为终端云服务的微博视频

36. 2025华为全联接大会上，昇腾AI芯片路线图引热议。其从910逐年迭代至970，围绕单芯片算力、芯片互联、开发生态三大核心演进。2026年推950PR/DT，2027年960，2028年970；910C已量产，950起用自研HBM，算力、带宽持续翻倍。昇腾以矩阵计算单元、HBM优化、自研高速互联突破架构，结合CANN与MindSpore全栈优化，建支撑大模型训练推理的完整算力体系，成国产AI芯片成熟缩影。

37. 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

38. 发哥旗舰芯片，天玑9500s。定位次旗舰产品芯片核心规格工艺制程：台积电旗舰级 3nm (N3E)，能效比表现极其出色。 CPU 架构（全大核设计）： 1x Cortex-X925 超大核 @ 3.73GHz（性能上限极高） 3x Cortex-X4 超大核 @ 3.3GHz 4x Cortex-A720 大核 @ 2.4GHz GPU： Mali-G925 MC12，频率高达 1612MHz。 AI 单元： NPU 990，专为端侧智能体设计，支持 BitNet 1.58bit 量化模型。新的芯片加入了Agentic AI，支持长达 128K Token 的长文本处理，且 3B 参数模型的输出性能提升了 100%。手机的AI性能进一步释放。拥有主机级游戏体验，支持 UE 5.5/5.6 引擎，具备移动端 Nanite 和 MegaLights 技术。能在 3A 级手游中实现数千万量级的几何模型渲染，光追性能翻倍。还搭载了 Imagiq 1190。支持 4K120 帧高规防抖以及 4K60 帧电影级人像追焦，追焦帧率从行业普遍的 6-10FPS 提升到了 30FPS。主打性能和AI的手机，会更多的选择这款芯片，端侧大模型无需连网， 120 帧光追游戏，是这类产品未来的卖点

39. 这个Awesome-local-LLM不错，需要本地运行LLM的，可以收藏起来，是一个很好的起步索引。包括：1 运行平台收录了可以在本地运行 LLM 的平台，例如 LM Studio、LocalAI、jan 等，可用于下载和管理本地模型。2 推理引擎包括底层模型推理实现或高性能框架，例如 llama.cpp、vLLM、koboldcpp 等，可以作为实际模型计算的基础。3 用户界面列出了一些友好的本地聊天界面和前端项目，比如 Open WebUI、SillyTavern、Lobe Chat，为模型交互提供 UI 支持。4 LLM模型汇集了各种开源或社区权重的模型资源，从通用模型如 Qwen3、Gemma 3，到专业用途的代码模型、音频/图像模型等。5 工具与框架收录了用于构建、管理、增强 LLM 应用的工具，如 LangChain、AutoGPT、RAG 框架、代理系统、记忆管理框架等。6）教程与硬件建议提供从基础模型推理到复杂代理系统的学习材料，同时还涵盖了本地运行 LLM 时的硬件配置说明。github.com/rafska/Awesome-local-LLM#ai创造营# #程序员#

40. 只需三步！14G显存也能跑，腾讯混元video 1.5“小钢炮”本地部署实测

41. #寒武纪市值已达英特尔的75%#1、国内的基金经理，相当一部分人，除了一个名校文凭，其他能力几乎为零，就是个做题家而已。。。2、这些水货基金经理，一直是最近两轮A股中最大的风险肇事人。3、看好寒武纪，但是也要清楚，即使在中国市场，寒武纪也最多是“老三”，不算英伟达，国产里面还有华为海思这个庞然大物，这才是真正的英伟达替代者，华为可能不擅长软件与互联网，但是硬件市场，一直是它非常擅长的。。不要给A股积攒风险了，寒武纪是寒武纪，海思是海思，拿寒武纪当海思炒，这是不合理的。

42. 【历史一刻！寒武纪股价超贵州茅台，市值一度突破6000亿大关】8月27日消息，近日，寒武纪股价超越了贵州茅台。截至今天午后2点前，寒武纪最高股价达到了1464.98，市值一度突破6000亿。近段时间，寒武纪股价持续上涨，这背后全靠业绩推动。有着中国版英伟达之称的寒武纪从2024年净亏损约5.3亿元，到2025年上半年净赚10.38亿，这背后是国产AI芯片的加速成长。寒武纪发布2025年半年度业绩报告，公司上半年实现营业收入约28.81亿元，同比大幅增长4347.82%；实现归属于上市公司股东的净利润约10.38亿元，同比扭亏为盈；基本每股收益2.5元。去年同期公司营业收入约6477万元，净亏损约5.3亿元。寒武纪表示，业绩大幅增长主要得益于人工智能算力需求持续增长，公司凭借人工智能芯片产品的核心优势，持续深化与大模型、互联网等前沿领域头部企业的技术合作。

43. Tabby是开源本地优先AI编程助手，核心聚焦代码隐私与离线可用，基于开源大模型（如StarCoder、Code Llama）提供代码补全服务，无需依赖云端服务器，适配注重代码安全的企业、涉密项目开发及无网络环境编程场景。 GitHub:github.com/tabbyML/tabby 主要功能： 1. 全离线运行：模型本地部署，代码数据不泄露至公网，完全保障隐私安全；2. 多IDE兼容：支持VS Code、JetBrains系列IDE等主流开发工具，集成成本低；3. 多语言支持：适配Python、Java、Go等数十种编程语言，覆盖全栈开发需求；4. 轻量高效：资源占用可控，低配设备也能流畅运行，补全响应延迟低于200毫秒；5. 模型灵活切换：支持自定义开源模型接入与微调，适配团队专属代码风格；6. 无商业绑定：开源免费，无功能限制与付费墙，支持二次开发与私有化部署。无需联网即可使用核心功能，完全规避云端AI工具的数据泄露风险。实际使用中，企业内部项目编码效率提升30%+，可合规使用，是注重隐私安全的开发者与团队的首选AI编程工具。

44. 2025 胡润中国人工智能企业 50 强发布，寒武纪、摩尔线程、沐曦股份位列前三，如何看待这一榜单？

45. 本地AI怎么玩？不花钱！不联网！上手AI工作站！

46. 64GB超大统一内存！华硕天选Air 2026锐龙AI Max版首发测评

47. ¥8499起！48G显存的最强核显全能本！？天选Air 2026 锐龙AI Max版首发评测：值得买么？笔记本电脑

48. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

49. #科技先锋官# 当你在地下车库想调用AI实时翻译，却因没网陷入卡顿；当语音助手要等3秒才响应指令，端侧AI的不实用曾是很多安卓用户的痛点。谷歌Gemini Nano 3与安卓15的深度集成，正精准破解这些难题，让手机真正拥有本地思考的大脑。Gemini Nano 3集成安卓15解决了离线场景AI失灵的核心问题。此前端侧AI多依赖云端算力，无网络时翻译、摘要、语音交互等功能基本瘫痪。Gemini Nano 3依托安卓15的AICore系统服务，所有运算全在设备本地完成，无需数据上传云端，哪怕在山区、地铁等无信号区域，也能流畅实现实时翻译、离线文案生成等功能。Gemini Nano 3集成安卓15攻克了端侧推理延迟高、体验差的瓶颈。通过安卓15对NPU的深度优化，Gemini Nano 3离线推理速度提升2.5倍，语音指令响应、文本处理等操作几乎无延迟。这意味着，无论是整理会议纪要还是编辑图片，都能获得即呼即应的流畅体验，彻底告别等待卡顿。Gemini Nano 3集成安卓15还解决了隐私泄露与多终端适配难的问题。安卓15的私有计算核心架构，让Gemini Nano 3独立于其他应用运行，不存储操作数据，从根源上保障隐私安全。且适配Pixel、三星等多品牌终端，打破硬件壁垒，让更多安卓用户能享受到高质量端侧AI服务。Gemini Nano 3集成安卓15不仅让端侧AI从可用走向好用，更推动安卓生态迈入离线智能新时代，为后续车机协同、智能家居联动等场景打下基础。#AI创造营##AI创作热点##一条vlog回顾2025# 种斌Marco的微博视频

50. Thinking Machines首款产品重大更新：K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了

51. 【寒武纪：市盈率5117倍，股价超茅台】近期，市场预计，寒武纪可能成为中国AI新星DeepSeek 的主要芯片供应商，股价因而飙升，自去年以来已大涨超过500%，市值突破6000亿人民币，甚至被誉为“中国版NVIDIA”。目前中国AI芯片市场仍以华为为主，但政策制定者正大力支持寒武纪，借此打造更具竞争性的市场环境，同时提升国产芯片产能。同时，DeepSeek上周表示，其新模型使用一种为下一代国产芯片设计的新格式。市场猜测，最新的AI芯片可能来自寒武纪。据悉，2019年，当华为停止在智能手机中使用寒武纪NPU（神经网络单元），该公司一度失去大部分业务。然而，经过业务转型，寒武纪逐渐成为华为在中国的主要竞争对手。相关资料显示，寒武纪成立于2016年，并于2020年登陆科创板，专注于AI芯片与边缘运算模组。华为是寒武纪的首个主要客户。 2018年，华为订单占寒武纪98% 营收，当时主要是将其AI技术授权用于只能手机。但当华为转向自研技术后，寒武纪开始聚焦云端运算加速器市场，专门处理复杂AI任务，并逐步成为华为的竞争对手。不过到了2022 年，寒武纪遭遇另一重大打击。美国政府将其列入实体清单，导致其无法与台积电合作，只能依赖中国本土制造商。在2020至2024年间，寒武纪投入56 亿人民币于研发，重点放在软件改进，使原本在NVIDIA GPU上训练的模型能更顺利在自家芯片上运行。业界人士透露，寒武纪的软件兼容性比华为昇腾（Ascend）芯片更易使用。伯恩斯坦（Bernstein）半导体分析师表示，直到2024 年底，寒武纪才真正取得突破，当时它与字节跳动合作，提升芯片对NVIDIA生态系中演算法的兼容性。中国许多AI芯片的大买家，包括阿里巴巴、腾讯与百度，由于在多个领域与华为存在竞争，更倾向支持华为以外的替代方案。在产能方面，寒武纪高度依赖代工伙伴中芯国际的扩产速度。据悉，寒武纪在第一季将大部分芯片销售给字节跳动后，一度面临供不应求的情况。与此同时，华为也在努力优化问题，调整芯片架构以提供给开发者更大的灵活性，并设计新处理器，以便更容易训练与部署大型语言模型。华为是唯一能提供NVIDIA NV-Link 可行替代方案的芯片制造商，分析师指出，这可能使华为在AI训练芯片领域上，相较寒武纪更具优势。目前寒武纪最迫切的问题，仍是如何从中芯国际获得更多芯片制造产能。晨星（Morningstar）分析师Phelix Lee 则认为，中芯国际在制造先进制程芯片方面的良品率仍然很低。

52. #你会把手机权限交给AI吗# 只要不上传数据，权限交给AI无所谓。也就是说，如果需要上传密码、图片、视频等隐私数据，需要先询问用户，然后由用户给予权限才行，且这种权限，只能当时有效，必须是一次性的。而vivo的多模态大模型，基本都是本地离线处理，这一点就做的很好，看看图片中，有多少离线处理文字标记。

53. 12月26日，2025联想天禧AI生态伙伴大会在北京召开，主题为“聚力智能体，共启新生态”。大会聚焦“天禧AI一体多端”战略，天禧AI 3.5实现个性化、行动力、交互体验三重飞跃，展望4.0将成“思你所想、行你所愿”的AI队友。目前天禧AI月活用户超2.8亿，开发者超23万，孕育5000+智能体应用。联想联合火山引擎启动先导计划，12个月内智能体利润100%归开发者，还发布相关产业白皮书。英特尔等众多合作伙伴助力，推动从“万物互联”到“万物AI”，加速个人AI普惠。

54. 【国产模型+国产芯片“蜜月期”开启！DeepSeek、智谱密集上新华为、寒武纪芯片火速适配】《科创板日报》9月30日讯，又一家国内大模型宣布适配国产芯片！今日，智谱发布及开源新一代大模型GLM-4.6，并介绍其整体性能超越DeepSeek最新模型DeepSeek-V3.2-Exp。这是继DeepSeek-V3.2-Exp与Claude Sonnet 4.5之后，国庆节前业界的又一技术发布。值得一提的是，智谱官宣GLM-4.6在寒武纪国产芯片实现FP8+Int4混合量化部署，为首套投产的该模式芯片一体方案，其基于vLLM框架，还可在摩尔线程新一代GPU原生FP8精度稳定运行。（记者李明明）

55. #钉钉发布超20款AI新品# 软硬一体，押注AI Agent生态！🚀12月23日，钉钉在AI钉钉1.1新品发布暨生态大会上，一次性发布超20款AI新品。核心包括企业级AI硬件DingTalk Real（一款Agent OS执行终端）、企业级智能体操作系统，以及AI招聘、设计等智能体应用。【评论】四个月就从1.0迭代至1.1，并推出硬件终端，钉钉的AI转型堪称激进。此举标志着其战略从“协同办公软件”向“企业智能体生态”的彻底转向。通过“操作系统+硬件终端+智能体应用”的组合，钉钉正构筑一个更封闭、更深入的商业护城河，意图定义AI时代的企业工作方式。

56. 保姆级教程，深度评测GLM-4.5模型，编程能力相当炸裂

57. Flowise AI是开源可视化AI工作流构建平台，基于LangChain架构，核心降低AI工作流搭建门槛，通过拖拽节点即可串联模型、数据库与API，适配企业内部智能问答、自动化报告生成、多工具协同等场景，无需复杂代码开发。 GitHub:github.com/FlowiseAI/Flowise 主要功能： 1. 可视化流程设计：拖拽式节点界面，直观搭建模型调用、数据处理、工具联动逻辑；2. 多模型兼容：支持OpenAI、Claude、Ollama等主流LLM，可灵活切换本地/云端模型；3. 多智能体协作：支持配置多个AI智能体协同工作，适配人机混合流程场景；4. 系统集成能力：可将搭建的工作流导出为REST API，或直接嵌入现有业务系统；5. 执行监控追溯：内置详细执行日志，支持流程运行状态追踪与问题排查；6. 自托管部署：支持Docker与源码部署，数据本地存储，保障隐私安全。上手零代码门槛，非技术人员也能快速构建AI流程。实际使用中，企业搭建智能客服问答流程仅需小时级，多模型切换无需重构流程，是需要快速落地AI自动化能力的团队优选工具。

58. 盘点一周AI大事(9月28日)｜ChatGPT上线私人秘书 OpenAI与英伟达签手成功，英伟达投资OpenAI 1000亿打造算力中心微软与Anthropic感情升温，Copilot也接入了Claude ChatGPT上线私人秘书Agent ChatGPT Palse OpenAI 发布职业力基准测试GDPval 阿里推出千问全家桶，Qwen 3 Max数学竞赛拿满分，多模态Qwen 3 omni全面对标Gemini，最强视觉Qwen VL打败闭源 DeepSeek更新V3.1最终版 Meta开源代码世界模型 Google开发出生成式操作系统原型 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

59. 机器人正在成为家庭伙伴，它们带着端侧智能的硬核能力，从工业车间走进寻常百姓家。无需依赖外部模型API，这些“钢铁家人”凭自主感知与决策，把贴心服务融入生活细节。客厅里，搭载DeepSeek模型的清洁机器人会先移开孩子的玩具，再用机械臂精准清理污渍，甚至将散落书籍归位书架；老人够不到高处药品时，机器人能秒懂需求完成取递。端侧NPU让它反应迅速，本地智能还能守护隐私。孩子学习时，桌面AI机器人可答疑解惑、引导思维；夜晚，AI联动智能家居调温拉帘，助你安睡。国产开源模型的突破，机器人早已不是冰冷机器，而是懂你需求的生活伙伴。#AI创造营##AI创作热点# 种斌Marco的微博视频

60. 在荣耀开发者大会继续进行中，在MagicOS 10主题演讲中，CEO李健系统阐述了自进化AI智能体操作系统的核心逻辑。该系统通过用户共创、产业共生、生态共荣三大驱动构建持续进化的智能生态体系。用户共创方面，荣耀在Magic8系列发布会上推出"YOYO许愿池"计划，仅一周内即收集5000余条用户建议，并通过"MagicOS月月焕新"计划实现月度迭代。产业共生方面，与阿里巴巴、比亚迪等头部企业达成战略合作，在AI基础设施、大模型、车机互联等领域深化合作，已接入超4000个生态MCP和智能体，落地3000多个场景。开发者生态建设持续深化，"荣耀远航计划"全面升级，设立20亿的激励资源，提升智能体和MagicOS生态体验激励力度。荣耀CEO李健表示，MagicOS技术创新与三大驱动同频共振，形成了自进化的飞轮效应。#荣耀Magic8 ##万事找YOYO##HGDC2025##荣耀全球开发者大会2025#

61. 【从年亏5亿到半年净赚10亿！寒武纪上半年营收暴增4347%，扭亏为盈】寒武纪从2024年净亏损约5.3亿元，而2025年上半年净赚10.38亿，这背后是国产AI芯片的加速成长。8月26日，寒武纪发布半年报显示，上半年营业收入28.81亿元，同比增长4347.82%；归属于母公司所有者的净利润10.38亿元，上年同期净亏损5.3亿元，同比扭亏为盈。寒武纪表示，业绩大幅增长主要得益于人工智能算力需求持续增长，公司凭借人工智能芯片产品的核心优势，持续深化与大模型、互联网等前沿领域头部企业的技术合作。作为国产AI芯片的龙头，寒武纪业绩的爆发式增长，已经凸显了行业的微妙变化，国产AI芯片正在受到追捧。特别是在英伟达H20深陷后门风波质疑的背景下，国产AI芯片爆发式增长已经凸显了国产自主替代的重要性，更何况现在的国产AI芯片性能相比英伟达H20等已经完全不落后。

62. 【你期待华为即将发布的AI推理领域突破性技术吗？】#华为将发布AI推理领域突破性技术#记者8月10日获悉，华为将于8月12日发布AI推理领域的突破性技术成果，或能降低中国AI推理对HBM（高带宽内存）技术的依赖，提升国内AI大模型推理性能，完善中国AI推理生态的关键部分。#华为AI大动作# 业内人士表示，当前AI产业已从“追求模型能力的极限”转向“追求应用价值的最大化”，推理成为AI下一阶段的发展重心。（中国基金报）网页链接

63. 10月23日，在荣耀开发者大会的MagicOS 10主题演讲中，CEO李健提出了自进化AI智能体操作系统MagicOS 10的五维进化路径。通过模型升维至端云协同的个人化大模型、内核升维至 AI 智能体能力调度、协同升维至跨智能体互联、服务升维至意图理解，自主决策的智能体、交互升维至多模态自然交互，从而实现MagicOS 10从被动响应的“工具平台”，到主动服务的“智慧中枢”。其智能体间的自主协同能力，不仅提升了用户体验，更为开发者构建了开放生态的进化底座，推动行业向智能化、个性化方向加速发展。#荣耀Magic8 #

64. OPPO和蚂蚁集团开展战略合作！10月23日，OPPO与蚂蚁集团在杭州举行战略合作签约仪式，双方将在AI智能体、服务生态、“碰一下”、医疗健康服务、保险、用户体验等方面展开深入合作。根据协议，双方将在技术方面共建AHA多智能体互联协同方案，让OPPO系统级AI与支付宝Agents的高效协同持续扩展到更多垂直领域，打造行业领先的的企业级AI技术解决方案，推进行业多智能体协同标准规范化。

65. 阿里 Qwen 内部组建具身智能团队，释放了哪些行业信号？如何看待当下大模型和机器人领域的关系？

66. 无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」

67. 智谱 GLM-4.6 大模型发布并开源，该模型有哪些信息值得关注？

68. 在树莓派上跑Qwen3-30B-A3B 是一种什么体验？byteshape.com/blogs/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507/这篇文章详细介绍了 ByteShape 团队如何通过其 ShapeLearn 技术优化 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 模型，使其能在从树莓派到高端 GPU 等不同设备上高效运行。文章认为显存应被视为一种约束条件，在此基础上去优化速度（TPS）与质量之间的权衡，而不是盲目追求更小的文件体积。#科技先锋官#

69. $50K预算搞本地AI推理，Mac集群和4块RTX 6000怎么选？

70. 开发Agent只懂拖拉拽？你真的能跟上生产级开发的节奏了吗？

71. #马斯克被中国AI反超#哦豁！国产大模型在关键测试中直接碾压Grok 4，什么“地表最强”？不存在的！最大亮点：原生INT4量化安排上了！主打一个性价比直接拉满～（小声cue下Unsloth，还在搞1-2bit动态量化，属实有点难蹦hhh）不仅对话能力在线，更夸张的是自带超长待机Buff，连续工作5小时、调用300+工具依旧稳定！性能方面也是突破了，Humanity's Last Exam分数高到离谱，这意味着日常任务处理将会超效率，用最少的资源干最顶的事，SWE-Bench-Verified分数更是冲到71.3，很扛打，终极打工人诞生了。#中国AI用1%资源逆袭美国#

72. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

73. 近日，芯动科技发布国产全功能GPU“风华3号”，标志着国产高端GPU获多项突破。其采用全国产底层设计，首次在同一芯片集成强AI智算算力与8K重度图形渲染算力，兼容主流图形接口与多操作系统。它实现RISC-V CPU与CUDA兼容GPU深度融合，是全球首款支持DICOM标准医疗级灰阶显示的GPU，也是国内首款单卡112GB+显存、支持硬件光线追踪的全功能GPU。支持单卡部署72B大模型、单机八卡运行671B大模型，适配大模型、医疗、工业设计等多场景，为数字经济提供全栈国产化算力方案。

74. #上班要显贵效率才是搭配#电商公司半夜还在做数据报表？别卷了，让AI来！中国电信天翼AI星辰超级智能体，就像自带数据分析师团队——自动清洗、多维度分析、可视化洞察一气呵成。企业级智能体，就是这么靠谱！看着屏幕上出现的内容，上班舒适度瞬间就拉满啦~#科技感拉满的北京有多亮眼# 笔默君的微博视频

75. 10月23日荣耀开发者大会上，CEO李健在MagicOS 10演讲里谈到该系统的五维进化路径，模型、内核、协同、服务、交互的等进化之路，比如端云协同大模型、AI智能体调度、跨设备互联这些，让系统从被动工具变成主动服务的智慧中枢。不仅用户用着更顺，还帮开发者搭了开放生态，推动行业往智能化、个性化的发展路线！

76. 宝马自研的AI智能体平台“盖亚"正式在国内投入运行，是国内首批自主研发并部署企业级 AI 智能体平台的汽车制造企业之一。这个AI智能体能在质量管控系统、备件管理等生产运营环节都有很大的用武之地。实际上早在2018年宝马在国内就开始了AI的布局，堪称车圈的低调大佬。#科技先锋官#

77. CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶

78. 网页链接KTransformers 通过和 SGLang 以及 LLaMa-Factory 两大社区的合作实现了对于多卡推理和本地微调能力的支持。大家不但可以通过多卡并行支持更高并发的本地推理也能够在本地对 DeepSeek 671B 乃至 Kimi K2 1TB 这样的超大模型进行微调了，大大拓展了适用范围。

79. 41个榜单SOTA！智谱最新开源GLM-4.5V实测：看图猜地址、视频秒变代码

80. 阿里巴巴最新发布Qwen3-VL-Flash——一款融合推理与非推理模式的视觉语言大模型，现已上线阿里云Model Studio。它在速度、能力和成本上全面超越开源版本Qwen3-VL-30B-A3B和Qwen2.5-72B，展现出强大的竞争力。核心优势包括：- 支持超长上下文，最高达256K tokens，适合长视频和复杂文档处理- 强化图像与视频理解，具备2D/3D定位和空间感知能力- 先进的OCR、多语言识别及智能代理控制，助力多场景应用- 大幅提升安全感知和真实环境视觉智能，保障应用安全可靠这标志着视觉+语言模型在处理复杂、多模态信息方面迈出重要一步，特别是在需要长时上下文和空间理解的行业如影视制作、智慧安防、自动驾驶等领域潜力巨大。未来，Qwen3-VL-Flash有望与Gemini、GPT-4V等顶尖模型正面竞争，实现更广泛的实际部署。开放API已上线，期待开发者和企业探索更多可能。API: modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3-vl-flash

81. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK预售价9999元，搭载自研芯片，异构AI算力达50TOPS，支持多系统。开发者看好其本地AI能力，但普通用户对价格和性能存疑。量产机表现将决定市场走向。科技小泷的微博音频

82. #英伟达发布旗舰模型Nemotron 3#Nemotron 3的核心野心，是用“开源+高效”打破AI智能体的技术壁垒，一边巩固英伟达在AI硬件的霸权，一边通过软件生态渗透，倒逼行业从“单模型聊天”转向“多智能体协作”。对企业而言，这是降本增效的利器；对行业而言，一场由硬件巨头主导的AI生态革命，才刚刚开始。

83. #英伟达退场国产GPU接棒# 英伟达在国内市场受限给国内的市场留下的思考还是很多的，没有了英伟达这条鲶鱼，国内企业是否会放慢对GPU的发展速度？是不是会把注意力从研发转向营销？目前面临的技术积累的薄弱如何快速的应对等等问题。数据显示2025 年三季度数据显示，国产 GPU 市场份额已达 15%，华为、壁仞等头部企业在智算中心、消费级市场多点突破，标志着行业从有无之争迈入优劣之竞。华为昇腾 910B 推理性能逼近英伟达 H20，以 1/10 成本拿下 80% 省级智算中心订单；摩尔线程 MTT S80 以低价策略打开消费级市场，信创领域市占率超 60%；寒武纪思元 590 在智能驾驶场景渗透率突破 30%。细分市场的突破为技术迭代提供了营收支撑，更印证国产 GPU 能用的阶段性成果。不过数据也显示目前算力利用率的落差最为突出，沐曦曦云 C600 标称算力达 500 TFLOPS，跑千亿参数模型时利用率仅 58%，远低于英伟达 H100 的 85% 以上。软件生态的鸿沟更显棘手，CUDA 平台拥有数百万开发者，而国产替代方案的适配成本增加 40%，导致赛博朋克 2077 等应用兼容性不足。生态协同性短板同样致命，国产 GPU 与存储设备的协议冲突使数据中心运维成本陡增。制程工艺落后台积电 5 倍晶体管密度，架构优化缺失硬件级算力调度能力。但值得期待的是，国产厂商正加速补短板，昇思框架兼容 PyTorch 达 98%，200 多家企业组建适配联盟。国产 GPU 的追赶是场持久战。#AI创造营##AI生活指南#

84. 昇腾0day已支持Qwen3-VL-30B-A3B模型适配！此前昇腾一直同步支持Qwen系列模型，此次Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking和Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct模型一经发布开源，即在LLaMA Factory和vLLM中开箱即用，实现模型的0Day适配。昇腾0day支持Qwen3-VL-30B-A3B模型适配

85. n8n太复杂？Refly.AI让普通人也能轻松玩转AI工作流｜鹿演Vol.006

86. 10月29日，科技妈咪网AI日报，来源：网页链接，←可逐条看标题详情 1. 豆包登顶AI应用榜首，依托字节生态凭借1.59亿月活和3447万下载量，首次超越DeepSeek成为双料冠军2. 14万元人形机器人来了！能做家务，2026年交付，还可月租3542元3. 国内首个国家级汽车芯片标准验证平台在深圳启用，助力国产芯片发展并参与全球产业竞争4. 乔比航空成为英伟达IGX Thor平台在航空领域的唯一首发合作伙伴，eVTOL领域迎来AI新纪元5. 360发布企业级智能体平台，覆盖L2至L4级Agent技术，助力政企高效构建与管理AI智能体6. 英伟达发布NVQLink架构，连接量子处理器与GPU打造超级计算机7. Lucid携手英伟达，推出全球首批L4级自动驾驶私家车8. Adobe将整合OpenAI与谷歌AI模型至Photoshop等工具，提升智能化创作能力9. XREAL在上海启用全球总部，宣布与Google合作的AR眼镜Project Aura将于明年上市10. PayPal联手OpenAI！ChatGPT将接入支付功能，推动智能电商发展#人工智能# #豆包登顶# #智能体# #人形机器人# #科技妈咪#

87. 通义千问

88. 阿里通义千问大模型获世界互联网大会领先科技奖

89. Qwen AI（通义千问）全家桶

90. 全球首次！国星宇航将通义千问Qwen3部署至太空计算中心

91. 国星宇航

92. 王小川谈大模型上市

93. WeDLM推理提速！ | 百川M3医疗AI超GPT-5.2 | 英伟达优先供韩

94. 冲刺AI第一股，智谱死磕C端

95. 智谱开源 GLM-4.7-Flash！免费调用性能超Qwen3

96. 智谱发布开源轻量级大模型GLM-4.7-Flash，聚焦高效部署与多场景应用

97. 智谱上市！唐杰内部信

98. 智谱

99. 智谱发布AutoGLM 2.0

100. 智谱推出AutoGLM 2.0

101. 智谱全面开源AutoGLM，ADB 调试 vs 系统注入

102. 上市资讯｜「智谱」全球大模型第一股诞生！ARR超5亿验证中国AGI商业化路径！

103. 技术筑基、商业落地、全球拓展，智谱锚定“全球大模型第一股” - 哔哩哔哩

104. 百川智能发布循证增强医疗大模型Baichuan-M2 Plus

105. GLM-4.6

106. GLM-ASR 开源

107. 智谱发布GLM-ASR系列语音模型并推出桌面端AI输入法

108. 百川发布最强循证增强大模型M2 Plus，打造“医生版ChatGPT”

109. 百川发布最强循证增强医疗大模型M2 Plus

110. Midscene 1.2 - 支持智谱 GLM-V , AutoGLM 模型

111. 智谱正式发布并开源GLM-ASR系列语音识别模型；全球首款2nm芯片发布！...｜企名片晚报

112. Open-AutoGLM

113. 今日AI新闻2025.12.09

114. AutoGLM-Phone-9B 开源代码本地私有化部署与AI手机打造全流程指南

115. 国产AI智能体新进展

116. 智谱GLM-4.6重磅上线

117. GLM-4.6震撼发布

118. 🚀重磅实测！智谱GLM-4.6V登场！9B模型支持本地部署，视觉能力全面SOTA，更有原生Function Calling加持！UI一键复刻、手写公式OCR

119. 智谱AI“王炸”开源，GLM-4.6V-Flash本地部署教程

120. GLM-4V-9B 视觉多模态模型本地部署教程【保姆级教程】

121. 边缘AI实现的核心环节

122. 本地部署大模型

123. LLM模型的常见部署方式，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

124. 云服务器跑AI必须上GPU？没显卡还能玩转模型吗？我亲身体验后告诉你真相

125. llama.cpp实现多模态飞跃

126. 使用Llama.cpp在家中私密运行大语言模型

127. 让大模型跑在个人电脑上

128. 摩尔线程MUSA成功适配llama.cpp，直通全球AI生态圈

129. llama.cpp 深度解析

130. Ollama 与 Llama.cpp

131. 大模型工具对比

132. 解码大模型高效推理

133. 一文讲清

134. vLLM-Ascend 部署推理服务化的实践记录

135. 豫见AI小课堂【华为CANN】全面开源！AI算力破局者—“华为版CUDA”！国产AI+生态悄然崛起！

136. SGLang、vLLM 和 Ollama

137. 一文解锁开源AI大模型

138. Ollama与vLLM

139. 从“卖芯片”到“卖系统”

140. 🌟从实验室到上市敲钟，寒武纪用MLU370S芯片重新定义A

141. DeepSeek、智谱大模型接连上新，华为、寒武纪等国产芯片火速适配意味着什么

142. 智谱发布新一代大模型GLM-4.6，寒武纪、摩尔线程已适配

143. 寒武纪Day 0适配DeepSeek-V3.2-Exp，同步开源推理引擎vLLM-MLU

144. 基于RISC-V异构平台的大语言模型推理加速 | csa佳文

145. DeepSeek引爆寒武纪大模型时代！国产AI芯片的暗战才刚刚开始

146. 适配寒武纪、摩尔线程芯片！智谱新模型发布

147. 智谱

148. 寒武纪Day 0适配DeepSeek-V3.2-Exp 同步开源推理引擎vLLM-MLU

149. 2026AI 元年

150. 2026智能体浪潮

151. 1月10日AI资讯

152. 邬贺铨

153. 邬贺铨

154. 保姆级教程！用 DeepSeek搭建纯离线本地 AI 知识库，简单！

155. 【人工智能通识专栏】第三十三讲

156. 如何搭建DeepSeek+RAG本地知识库？

157. 【2026年】构建本地知识库-全网最详细教程-Ragflow+Deepseek

158. 使用 OllaMan，小白也能运行大模型

159. OpenCode+Ollama搭建本地 AI 编程助手，告别付费API，小白也能做

160. **AI读书白领离线助手2026推荐，兼顾效率与隐私的本地化

161. 别再被割韭菜！GitHub封神神作曝光，本地部署大模型看这篇就够

162. 普通用户真的需要本地部署大模型吗？全网观点大PK

163. 开源AI智能体的本地化能力边界

164. 普通电脑也能跑AI

165. 告别付费陷阱

166. Mac mini能当普通人的AI主力机吗？看完这篇再决定

167. AI本地部署全攻略！3步搞定硬件+系统配置，让你的电脑秒变"最强大脑"！

168. 你的电脑能跑AI吗？DeepSeek硬件要求+配置清单，看完这篇就懂了！

169. 小白必看！本地ai聊天部署指南

170. 如何本地部署AI聊天？一步步教你搭建智能对话系统

171. 🔥本地部署大模型必看！不同参数硬件要求

172. 最近，腾讯把智能体平台开源了！

173. AI绘画本地部署

174. 解码AI模型命名

175. DRAM价格暴涨171%

176. 2026 智能体应用的黄金时代！

177. 扣子是普通人做智能体的神器

178. AI系列-学习智能体的开发，要怎么入门呢？

179. 企业级AI智能体

180. AI 冰小御人工智能智慧体平台

181. 苹果端侧 AI 杀疯了！AppleLM 离线封神，iOS 19 让隐私与智能双向奔赴

182. 零基础上手：用 Cherry Studio + Ollama 搭建离线 AI 知识库助手

183. 2025国产大模型：在突破中承压，向未来进阶

184. 大模型推理部署轻量方案：llama.cpp 与 ggml 解析

185. 国产AI算力星辰大海才刚刚开始——寒武纪深度受益于大模型与云业务爆发

186. 企业级 AI 智能体落地的方法

187. 2026年企业智能体8大趋势预估

188. 【国语】构建AI智能体与智能体系统2026

189. Windows11 + WSL2 + Docker + vLLM：本地部署语言大模型与多模态大模型全攻略

190. 使用 DeepSeek R1 模型来构建本地知识库

191. 从大模型到边缘算力：推理阶段的能源新逻辑

192. 使用 Unsloth 与 PyTorch QAT 将大模型量化至 4-Bit（且不损失精度）

193. 基于RAGFlow+DeepSeek构建企业级知识库，部署私有化大模型/企业级本地知识库！

194. 本地部署vLLM+Qwen3：高性能大模型推理引擎，比Ollama强在哪？

195. DGX Spark深度评测：大模型推理性能实测与部署指南

196. RuoYi-AI 集成本地 Ollama 大模型（495）

197. GLM-Image 开源模型本地部署测试

198. 元脑边缘大模型推理一体机+DeepSeek，电力无人巡检智能升级

199. 如何设计和实现一个大模型量化框架

200. DeepSeek-R1 + RAG搭建本地知识库，收藏这一篇就够了！！

201. DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了

202. DeepSeek R1模型本地部署全攻略，轻松实现本地知识库问答助手

203. 2025年全球主流大模型本地部署及高效使用硬件配置指南

204. DeepSeek(一)--DeepSeek+Dify构建本地知识库

205. 在金融、制造等严谨行业，智能体的“可靠执行”能力是否比“底层模型能力”更为关键？

206. 2025企业级智能体开发平台推荐:赋能产业智能化,降低AI落地门槛

207. Deepseek R1 爆火！手把手教你用 Ollama+CherryStudio 搭建本地私有 RAG 知识库

208. 摩尔线程MUSA适配llama.cpp！国产GPU加速AI生态，实测性能如何？

209. 摩尔线程：MUSA成功适配llama.cpp，直通全球AI生态圈

210. 如何搭建大模型智能体

211. 阿里云海外服务器怎么配置通义千问实现多语言AI服务部署

212. 本地一键部署通义千问：Ollama使用全攻略

213. 从零开始通义千问大模型本地化到阿里云通义千问API调用

214. 大模型量化之MixQ 低bit混合精度量化-论文解读

215. 深度观察 | 2026全国智能体开发者大会：为什么是常州？当AI开始“进厂打工”

216. 昇腾 Ascend 910B 上线模力方舟算力市场：64GB 国产旗舰 AI 芯片即开即用

217. 大模型推理框架Ollama和vLLM怎么选？

218. 大模型量化之MixQ 低bit混合精度量化-论文解析

219. 2025 风口已来！斯坦福与微软联手推荐：从零构建 AI Agent 的“封神”清单

220. 企业搭建AI智能体，如何设置权限，保障数据安全？首先，我们要明确两点。AI智能体有权限知道哪些数据，没有权限知道哪些数据；在有权限知道的数据中，AI智能体有没有权限对外公开或发布这些数据。那么该如何根据要求，准确的设置AI智能体的权限呢？ 1、根据不同的数据创建不同的知识库，分别接入对应的AI智能体。 2、每个知识库和AI智能体都要根据人员、部门、职位的不同，单独设置对应的访问权限。这样不同权限的两个人，即使使用同一个AI智能体，所获取的数据也不相同。对于数据安全要求严格的企业，在必要时，还可以私有化部署AI智能体，在离线环境运行。#智能体 #AI #企业智能体 #AI安全

221. 大模型训练全流程实战指南基础篇（三）——大模型本地部署实战（Vllm与Ollama）

222. 大模型推理场景下显卡性能实测

223. AIMet 大模型量化

224. 探索大语言模型（LLM）：大模型应用与对应的硬件选型一览表

225. 魔改3080 20G在大模型推理场景下性能实测

2026年初国产大模型实现本地化AI智能体普及，支持消费级硬件运行7B-14B量化模型

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