（来源：上观新闻）
部署/🐁🦹♂️推理端💷：论文明确测试了👉🇦🇫三类平台—♠🔰— 云端 GPU🇸🇭⛸：NVIDIA 📓📄A100🌭（训练和😀👹基准评🤪🆓测） 车载/🛥机器人级边缘🕊🇹🇰：NVID📦IA Je🐷tson 🍾👇Thor ⚗/ DRI🏉📚VE AGX T💑hor（66📢 ms🌥🇩🇯 实时预算 @💉💎 16🏒 Hz） 🤚🇰🇾端侧 CP👩💻U：Fla🇿🇼🦟sh-Lite 🔂甚至能在纯 CP🧼U 上满足实时🎰📠 官方数据显示 🇦🇮🍫Flash-Li🔢🏈te 在 A1🛬00 上比旗舰快🕧 12 倍，在 👳NVI🍍🥇DIA Tho🇵🇬🎺r 上快 5🐍 倍㊗。
最近有种新形态📻的手机🚥。近几个月，它聘请🎁🧔了 S🇲🇿😶erviceNo🇲🇴🎰w 副总裁😂💞 Vis🐸🇭🇹hal K💴umar Gup📴ta（曾领🇯🇲导 Serv👨🦳🕰ice👩👦🇪🇨Now 的全球企📋业发展部门🇺🇬💅）和来自 🍕🎽Met🙅a P🕌🥈latform🚇s 的🔏 Matt D🏄🎽evin📮e（此🃏前在 🖕Googl🎌🎍e 工💧作）😒👑。
处理器是啥，😉以及这 6GB+➗128🐷GB 古🇵🇪♌早存储配置🚳够不够用的问题🔍✅。真要写，更多🥤是想为人类知识🌬体系做点贡💝👨献🕒。耗费几百万美📆元训一个🆔🇧🇱模型，然后部👸🥯署出去，用户提问👨🎤、模型回答，一🧩来一回就是一次推🎥理🐡。这条路径，甚至让🇦🇮👩👦DeepSe😏♈ek无法有机会♏与国内一🇭🇹🐛流模型站在👨🌾💭同一梯👩👧👦队⛺。
