百元级硬件流畅运行百亿参数大模型！上交 & 本智激活开源端侧原生大模型

主要观点总结

本文主要介绍了端侧原生大模型SmallThinker的发布及其在端侧AI领域的应用。SmallThinker系列模型采用为端侧算力、内存、存储特性而原生设计的模型架构，从零开始预训练，包含两个尺寸的稀疏模型。该模型具有推理速度快、内存占用小、生态兼容性广等特点，能够在各种端侧设备上流畅运行，实现高效的AI体验。

关键观点总结

关键观点1: SmallThinker模型的特点

SmallThinker模型是为端侧设备设计的原生大模型，具有稀疏架构、快速推理、低内存占用等特点，能够在端侧设备上流畅运行，实现高效的AI体验。

关键观点2: SmallThinker的应用场景

SmallThinker模型适用于各种端侧设备，如手机、平板电脑等，可以应用于语言处理、智能推荐、智能客服等领域。

关键观点3: SmallThinker的优势

SmallThinker模型与传统的大模型相比，具有更高的推理速度和更低的内存占用，同时能够兼容多种主流推理框架和芯片，具有更好的生态兼容性。

关键观点4: SmallThinker的未来展望

未来，SmallThinker将继续沿着两条路线演进：一是继续扩大规模，提高模型的性能和泛化能力；二是打造个人贾维斯智能体，提供更加个性化、可信赖的AI体验。

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