（来源：上观新闻）
同时，两个⛎产品对的用🐓💹户群体和使🦊🎧用场景存在差异🗿🦢，产生的反馈可🧑🐛以互相补充，共同🛴为 M2👿💰.7 及🤸♂️后续模🇰🇮型的迭代提供🔏🇪🇭更全面的真实场景🈳🤞信号🐄。企业需👩🏫🍞要的法务少了，对👨🏫于第三方🦞法律类软🍋🇫🇷件的需求也🚘降低了😤。我们成🐈🐛立只有三年，实现🏡🏣了破万🌨😶台的量产🍏🈯规模，全球♨就我们一家，🇧🇪🇻🇮我们也是唯一一家⛅🗳全栈公司🤒😜。这种合作形态本身🦘🍕也代表了🚍 AI 🇺🇦行业的一种新的合📣作模式🕕👲。
” “我知道⚜其实我在这讲，大🇸🇹🦛家一样还会有人🇬🇼黑我，🤢一样还有人说你👨🍳营销，他们爱🧐💢怎么说怎么说💓🐫去吧，无🇧🇲所谓！🚟。可能有机友觉得🏙。不仅仅🛃🏞是养“龙虾”♊，大量AI应用🍌❌消耗掉的Tok🙆en并未达🦅到预期效果，很🧙♀️多Token消❎🎒耗并未真👩🚒⛎正创造价值☃。再考虑到售价🤭… 私密马赛，打🐣扰啦🍾😳。有人认为🌧🌤，既然AI让智🇸🇹力平权，那所🚹💶有人的竞争力就趋🇦🇮同了，差异消失🚻了🐾🧗♀️。
晚点：一🔝定卖得不好🏇。部署/推理端：论🇸🇸🍈文明确测试了三🇦🇪类平台—— 云端🤾♀️🦹♀️ GP🇵🇷U：NVID📌IA A100（🐰训练和🕳🥐基准评测） 车载🇲🇴/机器人级🇲🇿👨👩👧边缘：N🙎💚VIDIA 🧨Jetson T🧺hor / D🇸🇸😤RIV📆🔫E AGX T🆒🥟hor🔌🧐（66 ms 🇸🇦🇨🇬实时预算 🚷⛷@ 16 Hz🌃🤖） 端☄😘侧 CPU㊗：Flas👿🕊h-Lite🐓🚡 甚至能🇨🇱👣在纯 C🖐👩🎨PU 上满足🌞♏实时 🏚官方数据🚟显示 Fla🍠sh-L🇹🇬🦜ite 在 🗯📪A100 上比⚛🐖旗舰快✏ 12 倍，🍅在 NVI🅿DIA Th🗓👟or 上快🦎👨👦👦 5 🍅倍🇬🇱。
