（来源：上观新闻）
SGLang 💁提供低延迟、🇭🇺均衡及📮最大吞吐🥽♠量三种配方；vL🍝🛃LM 则支持💭多节点扩展至 🔂🍣100 个以上 😉👍GPU，🆎具备工具调用与🇨🇺推测解码能🎚🈳力🏆🛹。也因此，对于💲国内来说，在制👾裁的大背景下📒🕺，不论是华为昇腾💻的 CA🧩NN，😃👬还是摩⌚尔线程的 MUS🎅A，目前还🛹🥨要做对🇹🇨🥽 CUDA 的🥮兼容性🏊🕷支持，🤼♀️↗来让开发者能👠☣更快适应自家芯片🧝♂️🥺。
搭子的 Skil🔴l 像手📿🇰🇵机上的 🕞👩👩👦👦App Stor🗓e：你🇱🇧挑，你装，你用🍮🇦🇺。两条路线🔭🛬的底层逻辑🔏截然不同🐤👮。R1发布当天🅿😎，行业迅速沸腾🕵💭，中国AI💄☔团队用不到600♒万美元的算力🛐🍂成本训练出能与🚶♀️🥊GPT-4🇾🇹🥖正面竞争🖌的模型，英伟🔦🎚达股价应声暴🇸🇱👨👩👦👦跌🚇🧭。
“1.🏋️♀️🇧🇸6T的参数🙉🚋量与OpenAI🤱、An🐿💌thropic🇵🇳等顶级厂商的模🔽型相比，并不具有🚭😲绝对的👺竞争力🎷🎓。ASI🎚C路线的优势是💏能效比高、单位🎺👨🦱算力成🈁🏊本更低，但定🤸♂️♨制化程度高，🚭生态灵活性相对🥎受限；GPU路⏭🗯线的优势🇸🇭是通用性强、开🥰🐤发者生态更广，但🇱🇻🛵功耗和成🔨👇本居高不下🇱🇸。
