华为开源7B多模态模型，视觉定位和OCR能力出色，你的昇腾端侧“新甜点”来了
华为开源7B多模态模型，视觉定位和OCR能力出色，你的昇腾端侧“新甜点”来了7B量级模型，向来是端侧部署与个人开发者的心头好。
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6598 点击 2026-01-05 14:30
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7B量级模型，向来是端侧部署与个人开发者的心头好。
大家好，我是袋鼠帝 在过去的2年里，我为了写教程，也为了让AI帮我躺平，前前后后试了上百种AI工具，有免费的，有付费的，有本地部署的。 有些工具很棒，有些一言难尽，甚至有些已经不在了 最近几天我把这2
近日，腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
，时长 00:20 视频 1：单样例推理速度对比：SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台
在大模型智能体（LLM Agent）落地过程中，复杂工作流的高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署等问题一直困扰着开发者。而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站式解决方案。
在一场技术演讲中，Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations，开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人，都干过同一件事：让 AI 生成代码，看起来没问题，就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功，但当系统真的在凌晨三点出问题时，没人能再说清楚它为什么还能跑。
用零手写代码、零成本、零部署压力的“三无”AI生成应用，把Prompt换成真金白银的第一批“野生开发者”已经出现了。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
首次将GUI Agent模型与完整配套基建同步开放，支持手搓党一键部署！这就是阶跃星辰刚刚开源的GELab-Zero。其中4B版本的GUI Agent模型在手机端、电脑端等多个GUI榜单上全面刷新同尺寸模型性能纪录，取得SOTA成绩。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？