（来源：上观新闻）
毕竟，重💹新训练一个大模🛤型需要的资👨👩👦👦源往往📫是普通研究团队🤜难以承受的，而🐲🏩这种"不🇱🇻改模型本身，🆗改流程"🚃🔉的思路🇫🇮，提供了一🥭条更具可行性🇦🇲📱的改进路径6️⃣。所以，这就是飞轮🤶所在🐿🇫🇴。” 部署态的🔳🧵规模化推广😨，需要极简易用的👨🎤🕵开发平台🤲。
因此，彼此之间🛀🧧的协调配合并👋🎐不算特别🏥📸多👩🏭📗。研究团队👨👨👧在三个规模不同👸💛的Wan系列™模型上进行了测试🇵🇲👩👩👧👧，分别是参数量🥐为13亿（1.3🐉B）、50亿💧（5B）📧和140亿🚓🕚（14B）的版✈本🕡🙆。也就是，⏱🇵🇦“结果🙇🇸🇸是否可被评估🇲🇭”，开始成为商品🤠定义的一🌻部分🇹🇨。” 赛中机器人🍫。这条路径，甚至让🎅DeepSe🏴ek无法有机会与🏟国内一🏀👤流模型💚🇸🇿站在同一梯队🦈🚣♀️。
但是这个🈷🔫网页最后上后🔄端的时候因为要⚖☂接入 API👷♀️😯，涉及到费🕢用，我觉得◽😶没那么想要🇸🇨👲花钱实现这件事🎓🔯情，这次👨👨👦👦尝试就到此打住了👨👨👧👦。但英伟达的GP🕡🏄U和加速器🇧🇮更像一级方🇺🇬程式赛车🍹🧡。就这些🚀🍍。这种竞争加剧了🐏🎗供应链🍡的压力，📠😛使芯片短缺问🇬🇹题更难解决🇫🇷。
