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Qwen/Qwen3-4B
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小型开源 LLM 在 Google Cloud TPU v5e 上进行基准测试
一份指南详细介绍了如何使用 vLLM 在单个 Google Cloud TPU v5e 芯片上对小型、开源语言模型进行基准测试。实验使用 Gemma 4 E2B 作为基线，评估了 Qwen3-4B、SmolLM3-3B 和 Granite 3.3 2B 等模型的性能和效率。Qwen3-4B 在输出速率方面表现出与 Gemma 4 E2B 相当的准确性，而 SmolLM3-3B 和 Granite 3.3 2B 在工具调用任务中表现出可比的性能。
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DeepSeek与北大发布DSpark，AI推理速度提升高达85% · 追踪10个来源
DeepSeek与北京大学合作发布了DSpark，这是一个旨在显著加速AI模型推理的开源框架。该新框架基于DeepSeek现有的V4模型，通过采用半自回归架构和置信度调度推测解码，将单用户生成速度提高了60-85%。DSpark的目标是提高AI模型部署的效率并降低计算成本，从而使先进的AI在各种应用中更易于获得。
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Hugging Face 通过 HF Jobs 上的一条命令简化 LLM 部署
Hugging Face 推出了一项新功能，允许用户通过一条命令在其 HF Jobs 基础设施上部署 vLLM 服务器。这简化了为模型测试、评估或批量生成等任务设置私有、OpenAI 兼容端点的过程。该服务仅对作业积极运行的时间收费，并通过指定张量并行性来支持各种 GPU 类型和更大的模型。