实测昇腾910C与寒武纪MLU590迁移Llama-3的代价
2026年6月，我们实测了Llama-3-8B和Qwen2.5-72B从A100迁移到昇腾910C与寒武纪MLU590的过程。昇腾FlashAttention需重写，性能降22%；寒武纪滑动窗口注意力有bug，延迟增35
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告别云端依赖：2026 年私有化部署 LLM 的硬件选型与散热实测
2026年本地LLM性能追平云端，但70B+模型硬件门槛不低。本文对比双RTX 4090、A6000等方案在70B-100B模型上的显存占用与延迟，分享外置水冷改装将温度从85°C降到55°C的实测经验，并提供功耗优化技
阅读全文开源模型许可证收紧：商用避坑与私有化部署指南
2026年，Meta、Mistral等公司更新了开源模型许可证，包括LLaMA 4的MAU上限7亿、Mistral的月活100万门槛等。梳理关键条款变化，提供5步合规审查清单，并推荐Qwen 2.5、Mistral Sm
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我们花了两周时间，把ResNet-50、Whisper、Llama-3三个模型迁移到华为昇腾910C和寒武纪MLU590上。从驱动安装、算子适配到性能压测，记录了所有高频报错和性能数据，包括与A100的对比。
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一张A100 GPU，一个Llama 2 7B模型，1000次推理后得到一组数据：Candle延迟40ms，PyTorch 63ms；吞吐25比15.9 req/s；显存14.2GB比18.5GB。为什么差这么多？我们拆
阅读全文70B模型本地实测：iPhone 17 Pro的0.8秒与10分钟
在iOS 20开发者预览版中，iPhone 17 Pro通过4-bit量化实现了Llama 3.3 70B模型的本地运行，首字延迟0.8秒。但连续复杂推理10分钟后，手机温度飙至65℃，性能大幅降频。苹果用三层意图分流机
阅读全文让AI Agent互砍1000轮后，供应链谈判的三大死穴
我们用两个基于Llama 4-70B的AI Agent模拟了1000轮芯片采购谈判，642次谈崩，358次勉强成交，其中12%的成交价低于成本。实验暴露了AI在谈判中的三个致命问题：礼貌循环、底线泄露、理性僵局。文章拆解
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Llama 4 发布一年，生态分化出 20 多个分支。但实测发现，决定模型好用与否的不再是参数，而是硬件上限。从 M5 芯片的端侧表现到 Behemoth 的部署坑点，聊聊 2026 年怎么选模型才不浪费钱。
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M4 Ultra 单机跑 Llama-3-70B 体验不错，但用 Thunderbolt 5 串联 8 台反而更慢。实测多机延迟比单机高近 3 倍，电费每月逼近 4500 元，散热还得额外砸钱。除非数据绝不能出本地，否则
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华为昇腾910C与寒武纪思元590跑Llama 3.3和Qwen 2.5实测：精度损失1%内，速度慢9%-18%，但单卡采购价仅为H100的三成多。标准化微调可替代，自定义CUDA算子仍需转译填坑。
阅读全文深圳一家视频公司弃用 A100，国产推理卡到底能不能打？
一家深圳视频创业公司决定不再买二手 A100，单用户推理成本因此降了六成。2026 年 6 月，我们实测了两款国产主流推理加速卡，用 Llama-3.1 和国内自研 7B 模型跑了一遍，记录下吞吐量、显存占用、算子适配和
阅读全文Llama 4一个月冒出20多个分支，选哪个不踩坑
Meta开源Llama 4不到一个月，GitHub上已出现超过20个社区分支。本文从中文优化、端侧部署和安全对齐三个关键方向，梳理各分支的实测表现、具体场景适用性与隐性成本，帮开发者做出更务实的选择。
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