AIPC选购指南：DGX Spark 还是 AMD 395？
文章对比了两款桌面跑大模型的设备：英伟达 DGX Spark（国行3.5万）与搭载 AMD Ryzen AI Max+ 395 的小主机（近2万）。两者均采用统一内存架构、128GB 内存，可装下 70B 级模型。核心结论：出字速度受内存带宽限制，两台几乎一样；读题（预填充）速度 Spark 快五到六倍，资料越长优势越大。文章还分析了各自优缺点、CUDA 生态、双机集群跑 DeepSeek-V4 的玩法及真实翻车案例。
相关文档
这台卖37999的RTX Spark电脑，让我实现了Token自由
作者分享了使用英伟达RTX Spark笔记本（华硕ProArt创16，128G统一内存+1T，售价37999元）一周的深度体验。该设备结合了大内存与CUDA生态，解决了本地跑大模型要么选Mac要么受显卡显存限制的痛点。作者演示了通过WorkBuddy部署各类本地模型，包括Qwen3.8-27B大语言模型、图像生成、视频生成、OCR、ASR、TTS等，并打包成一个专家应用方便开箱即用。文章还讨论了AI全天候工作带来的成本问题，认为本地算力是实现Token自由、摆脱API费用束缚的关键方案。
保姆级教程：DGX Spark 本地跑通 124B 大模型全记录
本文记录了作者在公司配置的英伟达 DGX Spark 桌面级 AI 超算上本地部署大模型的完整过程。文章首先介绍选择 DGX Spark 的原因（数据隐私、成本可控），解析其 GB10 芯片与 128GB 统一内存的硬件配置，讲解稠密模型与 MoE 稀疏模型的区别，最终选定蚂蚁百灵 Ling-3.0-flash（fp4/int4 量化版本）进行部署。作者对比了 Ollama 与 vLLM 的优劣，选择 vLLM 完成部署，并借助 Claude Code 远程操作。最后进行了 MTP 推理加速测速对比，并成功将本地模型对接到 Claude Code 实际使用。
DeepSeek，华为，「必须成功」：十六万颗萤火照进荒原
文章讲述了DeepSeek与华为两条看似毫无交集的技术路线如何走向深度结盟的故事。幻方量化创始人梁文锋早在2019年就囤积算力（萤火一号、二号），而华为通过海思备胎计划在实体清单后推出昇腾芯片。在英伟达对华禁售后，DeepSeek以极致工程能力用低配H800训练出V3和R1，震撼硅谷并引发英伟达市值暴跌。2026年，梁文锋押上200亿元，联合华为将下一代旗舰模型迁移到纯国产昇腾底座，并在内蒙古规划16万颗昇腾芯片的超大型数据中心。这是一场被地缘封锁逼出来的、别无选择的技术突围。
人工智能的工程全景：模型之外的另一半（上）
文章详细梳理了人工智能的工程基础，回顾了从GPU游戏显卡到英伟达CUDA生态建立的历史，解析了其技术护城河。同时指出2026年硬件格局的松动，分析了谷歌TPU的回归与AWS自研芯片的崛起，展示了英伟达在推理领域面临的竞争态势。
英伟达推理份额大降，AI革命进入二阶段机会在哪？
文章深入分析了 AI 从训练时代进入推理时代的投资机遇。随着推理成本占比提升至 80%-90%，算力需求呈几何级增长，但英伟达在推理市场的份额已下滑至 60-75%。AMD 凭借大显存优势及 OpenAI 等巨头的订单，正在抢占市场。ASIC 定制芯片也成新势力。文章对比了英伟达与 AMD的投资逻辑：英伟达仍是行业 beta，而 AMD 是份额转移的直接受益者。
英伟达良心福利：免费领一年 API Key，MiniMax/Kimi/DeepSeek 随意用
文章介绍了英伟达（NVIDIA）推出的一项限时福利，用户通过注册 build.nvidia.com 账号并验证手机号，即可免费获取有效期长达一年的 API Key。该 Key 可免费调用包括 DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、MiniMax M2.7 在内的 100 多个顶级大模型，无隐藏费用，仅需约 3 分钟即可完成注册与密钥生成，非常适合个人学习与开发测试。
AI Semiconductor Endgame (IV)：开源模型对半导体的影响
文章探讨开源模型的崛起是否冲击半导体需求这一热门问题。作者指出市场担忧的核心在于开源是否会压低毛利，进而削弱模型公司购买GPU的能力。但通过动态均衡框架分析，token价格下降的同时，硬件与软件的效率提升（每十年各贡献千倍优化）使成本同步快速下降，毛利得以维持。以每GW算力测算，旗舰模型推理毛利率仍达75%-80%以上，开源模型约60%-70%，token收入是硬件摊销成本的十倍。结论是开源不会伤害半导体行业，动态均衡将持续推动AI基础设施扩张。
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型，性能更强、任务完成更快、输出更短，实现性能与成本的帕累托改进，已在官网、App 和 API 上线。模型通过强化学习自反馈优化端到端项目开发能力，覆盖游戏创建到 3D 建模等完整项目构建，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具优化。同时 Search & Fetch API 面向所有人开放，基于自研搜索引擎，每端点 $0.75/千次调用，已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。
中国大模型的斩杀线，被斩杀了
Anthropic 发布 Haiku 5.5，将短请求价格压至上一代十分之一，OpenAI 同步降价，美国巨头以巨额资金和工程优化发起价格战，接管了帕累托前沿。中国大模型曾凭借 DeepSeek 等极致性价比焊死斩杀线，迫使硅谷换用中国开源基座，但自身陷入增收不增利、算力告急与防御性涨价的困境。随着美国巨头闪电降价，中国模型股价暴跌，低价护城河被填平，斩杀线反被斩杀。
How to set up your first Local LLM in 10 Steps (Full-course)
这是一篇本地部署 LLM 的完整入门教程。文章首先说明开源模型（Qwen、DeepSeek、GLM 等）已接近闭源前沿约四个月，而 API 订阅配额却在缩水，因此本地部署的价值日益凸显。教程从 Step 0 开始：检查内存、按内存三分之二规则选择模型、安装 Ollama 并运行第一个模型。随后解释了本地模型的核心优势（数据隐私、零边际成本、不受限）与局限（性能不及闭源前沿），分析了订阅补贴经济的不可持续性，并指导读者根据任务需求选择硬件，强调容量决定装得下、带宽决定跑得快、利用率决定是否划算。
DeepSeek 采购华为昇腾芯片：The Information 报道中的细节解读
The Information 报道称，华为最早将于 2026 年 Q4 向 DeepSeek 大规模交付 16 万枚老款 950DT 芯片，用于内蒙古新数据中心，总价值约 26 亿美元，将是已知规模最大的华为 AI 芯片集群之一。文章分析指出，DeepSeek V4 延迟发布与华为芯片供应延迟有关，确定性比性价比更重要。华为昇腾芯片 2026 年实际产量受 HBM 短缺制约预计仅 20-30 万枚，远低于 75 万目标，封装产能也紧张。DeepSeek 同时自研推理芯片以避免依赖外部供应。文章认为中国大模型厂商在算力缺口下仍紧咬美国，值得尊重。
Build your own Jev (100% local)：用开源 LLM 构建本地决策引擎
文章介绍如何将开源 LLM 变成快速、本地的决策引擎，而无需重新训练。核心思想是：当应用已知所有可能的答案时，不必让模型生成文本或 JSON，而是通过 next-token scoring 一次性为每个候选答案返回分数和概率分布。作者讲解了固定答案打分与结构化输出的区别、LLM 第一个输出 token 的生成原理，并使用 SGLang 的 /v1/score 接口，结合 Qwen 和 DeepSeek 模型进行实测，与普通文本生成进行了基准对比。文中还提到概率的含义与校准问题。
