低成本下的高性能模型，是悖论还是可能？

1. 低成本下的高性能模型，是悖论还是可能？ 机器之心PRO · 会员通讯 Week 22 用户感知的模型「性能下降」是 AI 公司的有意为之？为什么提供免费满血版 deepseek 推理服务的公司并不多？模型成本居 高不下，真的只能靠「精度换算力」吗？量化和剪枝之外，「业界龙凤」 们都有哪些低成本高性能通吃的 「花活」？... 2. 从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？ --- 本周为您解读 ② 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 --- ① 这种不满主要体现在逻辑减弱、错误响应增多、无法跟踪提供的信息、难以遵循指令、忘记在基本软件代码中添 加括号以及只记得最近的提示等问题上。 3、公众对大模型公司为省钱而牺牲模型性能的担忧在技术和市场层面不断得到佐证，并在 DeepSeek-R1 满血版的 争议中加剧。 ① 技术分析显示，满血版 DeepSeek-R1 需要多台高性能 GPU 服务器并行支持，仅一次性硬件投入成本就高达数百 万元。为了避免投入额外硬件，或让有限的硬件可以服务更多的用户，部分平台很可能采用了蒸馏版替代，导致模 型的推理能力和稳定性大幅下降。 为什么评估 Agen ...