DeepSeek-V4 是 DeepSeek 迄今為止最具野心的開放權重模型發佈之一。該系列包含 DeepSeek-V4-Pro，一個擁有 1.6T 參數的 Mixture-of-Experts 模型，啟用參數達 49B，以及較小的 DeepSeek-V4-Flash，一個擁有 284B 參數的 MoE 模型，啟用參數為 13B。兩款模型均支援最高 一百萬個 token 的上下文長度。
這樣的組合聽起來令人興奮，但也帶來一個實際問題：你真的能在本地運行 DeepSeek-V4 嗎？
GLM-5 是 Z.ai 最新的開源大型語言模型，擁有 744B 總參數（40B 活躍參數）並採用 MoE 架構。這款強大的模型在推理、程式碼編寫和代理任務方面表現優異，是目前最頂尖的開源 LLM 之一。
在本地運行 GLM-5 可讓您完全掌控資料，免除 API 費用，並允許無限制使用。本指南將帶您完整了解如何在您的硬體上設置並運行 GLM-5。
| 優勢 | 說明 |
|---|---|
| 資料隱私 | 您的資料永遠不會離開您的系統 |
| 節省成本 | 無需支付 API 費用或使用限制 |
| 客製化 | 可針對特定需求進行微調 |
| 無限使用 | 生成內容無上限 |
| 無延遲 | 無需網路呼叫，回應快速 |
您是否對安裝 vLLM 感到好奇？這是一個先進的 Python 函式庫，旨在解鎖強大的 LLM 能力。本指南將引導您完成過程，確保您能夠充分利用 vLLM 的潛力，轉變您的 AI 驅動專案。
vLLM 不僅僅是另一個工具；它是高效利用大型語言模型 (LLMs) 的門戶。它支持多種 NVIDIA GPU，例如 V100、T4 和 RTX20xx 系列，非常適合計算密集型任務。憑藉其對不同 CUDA 版本的兼容性，vLLM 能夠無縫適應您的現有基礎設施，無論您使用的是 CUDA 11.8 還是最新的 CUDA 12.1。
想像一下，擁有一個大型語言模型的力量，卻不需要依賴雲端服務。透過 Ollama 和 QwQ-32B，你可以實現這一點。QwQ-32B 由 Qwen 團隊開發，是一個擁有 320 億參數的語言模型，旨在增強推理能力，使其成為邏輯推理、編碼和數學問題解決的強大工具。
在這篇文章中，我們將深入探討 Ollama 的世界，以及它如何簡化 QwQ-32B 的本地部署，避免雲端服務的需求，同時確保數據隱私和成本節省。
人工智慧的世界剛剛見證了一次突破性的變革，隨著Manus AI的推出，這是一個來自中國的革命性AI代理，聲稱超越了OpenAI的Deep Research的能力。這項創新的AI技術旨在自主運作，利用雲端基礎設施來處理複雜任務，效率前所未有。但究竟是什麼讓Manus與眾不同，它又如何挑戰OpenAI在AI領域的當前主導地位？
Manus不僅僅是一個AI模型——它是一個通用代理，旨在彌合單純智能與可行結果之間的差距。由初創公司Monica.im開發，Manus在各種任務中表現出色，從簡歷篩選和財務分析到房地產規劃和股市分析。與傳統的AI系統不同，後者通常依賴用戶互動，Manus獨立運作，使其在自主性至關重要的領域中成為遊戲規則的改變者。