开源大模型

DeepSeek V3 0324：在Mac Studio上点燃的AI核爆2025年3月25日，DeepSeek在Hugging Face上悄然上传了一个名为V3 0324的模型，没有预热、没有发布会，甚至没有一张产品海报。但6850亿参数的庞然大物，却在AI圈引发了链式反应。开发者们像发现新大陆般涌入仓库——这个被戏称为“参数怪兽”的模型，竟在售价9499美元的苹果Mac Studio上实现了本地化推理，且速度达到每秒20个token。

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API一句话简介：基于 QwQ 32B 大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式 AI 算力平台。

Llama最新开源大模型Llama3.1Meta公司于2024年7月23日发布了最新的开源大模型Llama 3.1，这是其在大语言模型领域的重要进展。以下是关于Llama 3.1的详细介绍：

Tülu 3：重新定义开源大模型的后训练范式在大型语言模型（LLM）的发展历程中，预训练阶段往往受到最多关注，动辄需要数百万美元算力投入和数万亿token的训练数据。然而，一个鲜为人知但同样关键的事实是：预训练完成的模型实际上并不能直接投入使用。这些"原始"模型往往缺乏安全保障，也无法有效理解和执行人类指令。这就是为什么后训练（Post-training）环节在当代AI发展中占据着举足轻重的地位。

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零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - OllamaOllama 是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46k star。

开源VS闭源：谁更能推动AI技术的普及与发展？在人工智能（AI）技术的浪潮中，开源与闭源两种模式一直并存，并各自在推动AI技术普及与发展上发挥着重要作用。然而，关于哪种模式更能有效地推动AI技术的普及与发展，一直存在着激烈的讨论。本文将深入探讨开源与闭源在AI领域的优劣势，结合多业务场景及其解决方案，分析它们各自的发展挑战，并展望未来的规划。

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大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。