要在本地部署DeepSeek模型，需准备Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或兼容的Windows/macOS环境，配备NVIDIA GPU（建议RTX 3060+）。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖，并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后，编写推理脚本进行测试，可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。

时隔N年，OpenAI开放模型权重啦！欢迎使用gpt-oss 系列，专为强大的推理、代理任务和多用途开发场景设计。

Aider 是一款基于命令行的开源 AI 编程助手，支持多种编程语言和主流 LLM，可自动完成代码修改、Git 提交及语音交互。

前言生成式多模态模型近年来一直是业界的研究热点。视觉语言模型（VLM）一直是多模态文本生成领域的核心路线，能够完成图像理解任务；扩散模型（Diffusion Model）则一直是图像和视频生成领域的核心方法。

随着多媒体应用的迅猛发展，用户产生的数据类型日益多样化，不再局限于文本，还包含大量图像、音频和视频等多模态信息。这为信息检索带来了前所未有的挑战与机遇。传统的信息检索模型多关注单一模态，如仅对文本或图像进行分析和搜索。

魔搭自动发布小红书MCP，是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器，可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。

年前，阿里通义千问团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型，获得了社区的广泛关注和积极反馈。在 Qwen2.5-VL 系列的基础上，研究团队使用强化学习持续优化模型，并使用 Apache 2.0 协议开源 32B 这个备受喜爱的参数规模的新 VL 模型—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct。相比此前发布的 Qwen2.5-VL 系列模型，本次推出的 32B 模型的特点如下：

exo 是一款由 exo labs 维护的开源项目，能够让你利用家中的日常设备（如 iPhone、iPad、Android、Mac 和 Linux）构建强大的 AI 集群，支持多种大模型和分布式推理。

随着大型语言模型(LLM)技术的飞速发展，从实验室走向产业化应用已成为必然趋势。2025年，大模型部署不再局限于传统的云端集中式架构，而是向云端-边缘协同的分布式部署模式演进。这种转变不仅解决了纯云端部署在延迟、隐私和成本方面的痛点，还为大模型在各行业的广泛应用开辟了新的可能性。本文将深入剖析大模型部署的核心技术、架构设计、工程实践及最新进展，为企业和开发者提供从云端到边缘的全场景部署指南。

在语音合成技术不断演进的背景下，早期版本的IndexTTS虽然在多场景应用中展现出良好的表现，但在情感表达的细腻度与时长控制的精准性方面仍存在提升空间。为了解决这些问题，并进一步推动零样本语音合成在实际场景中的落地能力，B站语音团队对模型架构与训练策略进行了深度优化，推出了全新一代语音合成模型——IndexTTS2 。

近日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）重磅开源发布了多模态大模型书生·万象 InternVL3.5，通过创新的级联式强化学习（Cascade RL）、动态视觉分辨率路由与解耦部署架构，实现推理能力、部署效率与通用能力的全面升级。

Flux.1 Kontext [dev] 开源模型大家都用上了吗？小编汇总了3个使用教程，打包送上！

本文介绍了如何简易制作并测试MCP服务器，包括环境搭建、代码实现及Docker部署。首先通过uv包创建项目，在main.py中定义MCP服务器及其工具和资源函数。接着详细说明了在Windows上安装uv、配置Docker镜像加速、生成requirements.txt文件以及编写Dockerfile的过程。最后，通过构建和运行Docker容器部署MCP服务器，并使用Node.js工具测试其功能，确保服务器正常工作。此教程适合初学者快速上手MCP服务器的开发与部署。

Nanobrowser 是一款开源的 Chrome 扩展工具，基于多智能体系统实现复杂的网页任务自动化，支持多种大型语言模型，完全免费且注重隐私保护。

本文介绍如何在Mac本地部署和使用大模型，包括基础运行、多模态扩展、交互优化、知识增强、定制进化等技术链路，并提供Ollama、Stable Diffusion、LM-Studio等工具的详细操作指南。

在大语言模型（LLM）时代，高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大（从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数），推理过程的计算成本和延迟问题日益突出。ONNX（开放神经网络交换格式）和TensorRT作为业界领先的推理优化框架，为LLM的高效部署提供了强大的技术支持。本文将深入探讨LLM推理加速的核心原理，详细讲解PyTorch模型转换为ONNX和TensorRT的完整流程，并结合2025年最新优化技术，提供可落地的代码实现与性能调优方案。

在2025年，大规模语言模型（LLM）的训练已经进入到超大规模时代，模型参数量达到数千亿甚至万亿级别，训练过程需要动用数百甚至数千个GPU/TPU。在这种情况下，高效的集群管理系统成为训练成功的关键基础设施。Slurm（Simple Linux Utility for Resource Management）作为目前最流行的开源作业调度系统，广泛应用于科研机构和大型科技公司的超级计算集群中。

今天，通义万相的视频生成模型又开源了！本次开源Wan2.2-S2V-14B，是一款音频驱动的视频生成模型，可生成影视级质感的高质量视频。

随着移动端算力、存储能力的提升，在端侧部署大模型已成为趋势。本地化运行可消除网络延迟实现毫秒响应，降低云端算力成本，同时避免数据上传保障隐私安全。

10月24日程序员节，魔搭社区联合知乎发布《THE NEXT WAVE：AI时代开发者生态白皮书》，揭示AI时代开发者新画像：以“超级个体”为核心，兼具技术与商业闭环能力，工具平权让个人开发者崛起。报告涵盖年龄、学历、组织分布及认知行为特征，展现开发者如何用AI提效、实现从“写代码”到“搭系统”的跃迁。点击下载完整报告。

在大语言模型(LLM)技术飞速发展的今天，如何科学、全面地评估和评测这些模型的能力已成为学术界和工业界共同关注的核心问题。2025年，大模型生态系统呈现出百花齐放的态势，从参数规模、架构设计到应用场景都出现了多样化的发展路径。在这种背景下，单一的性能指标或评测方法已经无法满足对大模型进行全面评估的需求。

今天，Kimi K2 模型的最新版本 0905 开源发布，进一步提升其在真实编程任务中的表现