# Qwen3-8B 与 Qwen3-14B 的 TTFT 性能对比与底层原理详解
通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型，包含多种参数版本，其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小，响应更快，适合低延迟交互；Qwen3-14B参数更多，推理更强，适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重，满足多样应用场景需求。
云上AI推理平台全掌握 (4)：大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。
ModelScope魔搭25年7月发布月报
七月流火，这个夏天火热的开场已然揭开。6月30号，我们在北京举办了首届魔搭开发者大会(ModelScope DevCon 2025)，邀请了国内外知名的开源模型，以及头部开源工具的研发团队，与广大开发者共聚一堂进行分享。顶尖的AI 模型首次从线上 Hub走进线下盛会，为大家呈现了一场“模型全明星”盛会。同时我们还邀请了社区开发者参加我们的“搭友之夜”（aka 大规模面基大会）。大会分享场场爆满，现场只能用一句话来描述：“好～多～人～啊”，不提前占位根本挤不进去～～
AI大模型训练管理工具：千亿参数时代的指挥中枢
本内容揭示了大模型训练中三大核心挑战：实验复现难、资源利用率低、合规风险高，并提出“三维控制塔”解决方案，涵盖实验管理、资源调度与合规追踪。推荐Immuta + 板栗看板等工具组合助力不同规模团队实现高效、合规、低成本的AI训练。
如何实现UE像素流大并发多集群的弹性扩容部署
面对高并发访问与高稳定性需求，例如数字孪生、元宇宙、虚拟仿真课程、3D展览展示、XR文旅、云游戏等场景，同时多人在线的高并发访问，通过实时云渲染LarkXR的分布式GPU节点池，将渲染任务智能拆分，借助统一管理中枢，实现资源调度毫秒级响应，动态扩容 。
《破局节点失效：Erlang分布式容错系统的自愈机制与恢复逻辑》
Erlang凭借并发设计与原生分布式支持，成为构建容错系统的利器。面对节点故障常态，系统需实现自动恢复闭环：从多层监控、预测性降级，到状态持久化、事务续接，再到级联恢复与智能调度，层层机制保障服务无缝切换。结合Mnesia事务日志、supervisor监督模式与进程模型优势，Erlang将故障恢复深度融入系统运行，实现高可用与“零感知”体验。