别的领域我不太清楚,但是如果你真正从事过边缘计算、模型部署或线上推理系统的工作,你就会知道: 不是所有模型都奔着“更大更强”去才有价值。
相反,像 Qwen3-0.6B 这种“小模型”,才是真正能在实际场景中“跑起来”“用得起”的模型。
我们在 AIBOX-1684XB-32 上部署 Qwen3-0.6B,观察到以下表现:推理速度快、延迟低:典型场景延迟在几十毫秒,适合边缘设备部署; ***占用小:内存带宽压力低,功耗控制出色,支持长时间稳…。
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别的领域我不太清楚,但是如果你真正从事过边缘计算、模型部署或线上推理系统的工作,你就会知道: 不是所有模型都奔着“更大更强”去才有价值。
相反,像 Qwen3-0.6B 这种“小模型”,才是真正能在实际场景中“跑起来”“用得起”的模型。
我们在 AIBOX-1684XB-32 上部署 Qwen3-0.6B,观察到以下表现:推理速度快、延迟低:典型场景延迟在几十毫秒,适合边缘设备部署; ***占用小:内存带宽压力低,功耗控制出色,支持长时间稳…。
说明腾讯实现了我曾经的几个预测 预测1,electron会普...
我们部队有些特殊。 南京军区装备部福建仓库福州总库下面的某...
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这个工作其实包含了两部分,从论文的摘要里可以看到,一个是统一...
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