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KRAFTON自研Raon-1 mini预览：30B
KRAFTON AI公布自研Raon-1 mini预览版，30B-A4B混合专家架构配线性注意力，Apache 2.0开源还送限时免费API。它在编程与智能体任务上对标Meta Muse Glimmer 30B，主打更快推理与更低内存占用。韩语场景要不要试这一档？先领API跑一轮真实负载再定。
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GPU服务器租用怎么挑？算力租赁的选型逻辑与成本账
租一张RTX 4090 24GB月付通常三千到五千元，买整机却要两三万起步。GPU服务器租用和算力租赁到底怎么挑？从显存容量、卡间互联到计费方式，说清楚哪些钱必须花、哪些配置可以砍。预算卡在什么档位该选哪类卡，看完能直接对着挑。
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Kimi K3 进入 OpenAI 企业结算通道，开源模型开始被 B2B 采购体系接纳
月之暗面的 Kimi K3 接入 OpenAI 企业通道，企业用户可在 Codex 里直接调用它和 GLM 5.3，参数规模 2.8 万亿、上下文 100 万 Token，推理跑在美国服务器上并承诺零数据保留。这条通道能省下多少预算，又会不会改变企业选模型的逻辑？看完可以重新算一遍你的模型账单。
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企业需部署 DeepSeek、千问模型，怎样选择硬件？成本预算大概多少？
想把 DeepSeek 或千问部署进自己内网，先别急着买卡：7B 模型 FP16 约占 16GB 显存，单张 RTX 4090 24GB 就能跑；32B 量化后约 20-24GB，单卡 48GB 或双卡更稳。到底该选多大模型、要不要量化、自建和调 API 哪个划算？显存估算、部署框架和 5 个踩坑都讲清楚了，看完能直接照着定配置。
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中小型企业配置属于自己的AI大模型应该怎样操作？
中小企想用私有AI大模型，租GPU服务器月付常超2000美元，买一张RTX 4090 24GB加上整机也得小两万。本文拆解三条落地路线：全职IT还是老板自己摸索、租卡还是买硬件、选哪里的机房，并给出香港E5-2696v4*2/64G月付$259的物理服务器方案，看完能直接对着预算挑配置。你的业务量到底适合哪一档？
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香港GPU服务器跑大模型：选型、线路与真实成本拆解
部署大模型选香港GPU服务器，重点看显卡型号、内存带宽与回国线路。本文拆解推理与微调的实际配置需求，给出预算区间与避坑清单，帮站长在合规与速度间找到平衡。
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自建AI大模型：本地电脑和租服务器哪个更划算
想自己跑AI大模型，先别急着下单显卡。本文从显存门槛、电费噪音、租用成本、线路选择几个角度算清一笔账，帮你判断本地部署和租服务器各自适合谁。
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Gemini Notebook迎来Expert Intelligence，谷歌把专家内容装进AI笔记本
谷歌为Gemini Notebook引入Expert Intelligence能力，尝试把专家级知识内容接入AI笔记场景，推动AI从通用问答走向垂直专业辅助，行业关注其对知识工作流的影响。
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一边呼吁减速一边加速：AI双雄的节奏悖论
Anthropic与OpenAI一边公开呼吁对前沿AI保持审慎，一边在模型迭代与产品落地上持续提速。这种“说慢做快”的反差，正在重塑微软等云厂商与开发者的选择逻辑。
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扎克伯格发声反对AI减速，行业安全路线之争再升温
Meta CEO扎克伯格公开反对放缓AI发展的主张，与部分研究者和监管者的谨慎立场形成对立。围绕AI安全与创新速度的路线分歧，正在成为科技行业与政策讨论的核心议题。