#MOE模型
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LFM2.5-8B-A1B：1.5B激活参数实现4倍体量效果的MoE模型
Liquid AI发布LFM2.5-8B-A1B模型，采用MoE架构，8B总参数仅激活1.5B，在工具调用场景中媲美6B级模型表现。支持128K上下文、本地部署、多语言，SGLang即时支持。
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科技前沿·2 分钟
悟空2.2P开源：35B MOE模型性能超越Qwen3.6-27B，速度快3-5倍
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微软Tutel：MoE模型加速库深度解析，支持FP4/FP8低精度计算
深度解析微软开源Tutel MoE优化库，支持FP8、NVFP4、MXFP4多精度计算，适配DeepSeek、Kimi-K2、Qwen3等主流MoE模型，解决All-to-All通信瓶颈与显存管理难题。
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高性能低成本AI：技术普惠时代的关键拐点
深度解析AI行业如何实现高性能与低成本兼得，从MoE架构、模型量化蒸馏到市场竞争，探讨算力成本下降对开发者和企业的影响，以及AI技术普惠的未来趋势。
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本地部署LLM打造交易机器人：硬件选型与模型推荐
详解如何用AMD RX 7800 XT 16GB显存本地部署大语言模型驱动量化交易机器人，涵盖ROCm生态现状、7B-14B模型推荐（Qwen2.5、Llama 3.1）、Ollama/LM Studio部署方案及系统架构设计。
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MI355X跑Kimi K3实测：每美元性能超越B300的背后逻辑
深度分析AMD MI355X运行Kimi K3大模型的性价比表现，探讨其每美元性能为何优于NVIDIA B300，以及这对AI推理硬件市场格局的影响。
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双卡3060跑DeepSeek V4 Flash：IQ2_M量化推理实测3.5tok/s
实测双卡RTX 3060加96GB内存运行DeepSeek V4 Flash，IQ2_M量化精度下推理速度达3.5 tokens/秒。详解硬件配置选择、2-bit量化技术原理、实际使用体验及本地大模型部署优化方向。
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DeepSeek-V4-Flash本地部署实测：8000美元硬件逼近前沿模型
DeepSeek-V4-Flash-0731智能指数达50分，几乎追平五个月前最强闭源模型的51分。本文解析其本地部署方案、硬件配置要求及开源模型追赶前沿的深层意义。
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每日AI新鲜事·08月02日午间版：本地跑大模型的瓶颈与突破
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2026年08月02日午间版 AI新闻速递+热点深度讨论
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谷歌又砍应用：All in Gemini的整合策略是明智还是冒险？
谷歌在应用发布前再次砍掉产品，引发Reddit社区热议。深入分析谷歌频繁关闭应用背后的AI战略逻辑，探讨Gemini整合策略的利弊与风险，以及对用户和开发者的影响。
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服务2.8万亿参数模型的成本有多低？推理经济学深度解析
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GPT 5.6 Luna：性能超越Google最强模型，价格低于最便宜模型
GPT 5.6 Luna据称在Artificial Analysis智能指数上超越Google旗舰模型，同时调用成本更低。深度解析这一性能与价格双重突破背后的技术趋势、行业影响及开发者选型建议。
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LLM推理速度计算公式：显存带宽决定tokens/sec
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GPT-5.6发布：重新定义AI模型性价比边界
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开源模型狂欢背后：谁来提供便宜的推理服务？
开源大模型权重开放不等于开发者能低成本使用。本文分析开源AI生态的推理服务困境，探讨为什么开发者需要便宜稳定的API端点，以及Together AI、Groq等推理服务商如何填补最后一公里的空缺。
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LLM推理到底赚不赚钱？拆解大模型推理成本与盈利逻辑
深入拆解LLM大模型推理的成本构成与盈利模型，从GPU吞吐量、MoE架构、KV Cache到规模效应，算清推理服务每一笔账，揭示API价格战背后的商业逻辑与行业趋势。
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Kimi K3参数达2.5T，MiniMax M3 Pro同步酝酿：国产大模型军备升级
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