（来源：上观新闻）
任务步骤越🇻🇺多，模型越难做出😘📂合理规划，✡根本原🌽🔆因是当前模🦄办公室中文BD型在复杂垂⛈👝直领域缺乏足够👥🇯🇴的隐性知识积累🇲🇷🏹。近日爆火的 Oℹ🎧pen🚉Claw 🇹🇿“小龙虾” 🙊智能体，恰🚋🍆恰暴露🇲🇬了中小企业的🇫🇯💻算力痛🤷♂️📲点：云端✌🐶调用Token成🍽🖍本飙升，单月开销🤱动辄过🚮☠万；本🛸🛒地8卡服务器🕹🇦🇽跑不动多实例智能🥶办公室中文BD体，频繁显存😘🕊溢出、响应🔃卡顿；传统高🇲🇲密度集群又被线🍰缆拖累，算🇿🇦🚁力损耗超标的同时🇺🇦，还让硬件🙂投入打了水漂🇹🇩🥥。
门铃响👟起，她开门，门🇿🇼外站着两个🏤「人」—◾—一位5🛡8到家🌷🇲🇩的保洁☮🇬🇷阿姨，🧖♀️✅和一台保👃洁机器🙏♌人🧙♂️📺。另一个让投⏬🇨🇺资人喜忧🕊🕤参半的现象是🇫🇴：这波🈲🏹浪潮中，大厂👨👧👧下场的速度🇿🇲👜之快，令人始料🇳🇺未及👩👩👦👦🐐。
郭毅告诉🦢🇲🇨我们，仅仅实⚱👗现在本地跑端侧🇭🇹🔓模型这一点，就🦹♀️需要硬件⌚和各类端侧🖲模型的深度🌿💢适配：“不仅🍀是‘能跑🇳🇿起来’就够，而是➰要‘跑得快、跑🍵得好、跑得稳定’💻😧。在模型选🇪🇸🔝择方面，研究团🧶🕉队并没🇲🇩🤼♀️有局限🌐于单一的AI🇫🇯架构，而是选🎩🧛♂️择了三个不⏏同的先进模👩❤️💋👩📰型进行测试👟💽：Qwen3🦴🇧🇮-8B、LLaM➕🦁AX3-8B-A💺💨lpaca🎓和Tran🏕👼slate🌎gemma-4B🕧🇸🇯-it🇪🇨。
