AI训练与推理：有什么区别？
AI训练让模型从数据中学习，而推理则是模型在生产中响应请求。本文详细解释了两者在硬件、成本、优化等方面的关键差异，并介绍了模型从预训练到服务的完整生命周期，以及衡量推理性能的四个关键指标。
- 训练是模型从大量数据中学习并调整权重的过程，通常需要大量计算资源。
- 推理是训练后的模型对新输入生成输出的过程，每次用户请求都会触发推理。
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最新公开文章
如何在任意环境中运行GLM-5.2
GLM-5.2是今年的DeepSeek时刻，性能与闭源模型相当，但速度快4.5倍、成本低5倍。本文详细介绍如何在Claude Code、Codex和Deep Agents CLI中配置并使用GLM-5.2，整个过程不到5分钟。
- GLM-5.2是高性能开源模型，可替代闭源模型如Opus 4.8
- 在Claude Code中通过修改环境变量即可使用GLM-5.2
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 在 Baseten 上发布
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 旨在将通用 AI 智能体转变为能够执行真实生物学和药物发现任务的科学智能体。该工具包结合了 BioNeMo Skills、开放模型、NVIDIA NIM 微服务和智能体基础设施，支持蛋白质结构预测、蛋白质设计、虚拟筛选、基因组分析和靶点发现等流程。所有 BioNeMo NIM 微服务现已在 Baseten 模型库中可用，方便开发者部署和扩展科学 AI 应用。
- NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 将通用 AI 智能体转化为科学智能体，用于生物学和药物发现。
- 工具包整合了 BioNeMo Skills、开放模型、NVIDIA NIM 微服务和智能体编排基础设施。
最佳开源大语言模型（LLM）对比
本文比较了8款顶级开源LLM，涵盖DeepSeek V4 Pro、Gemma 4、GLM 5.1、GPT OSS 120B、Kimi K2.6、MiniMax M3、Nemotron 3 Ultra和Qwen 3.6。针对智能编码、长上下文推理、成本和速度等不同需求，提供了选型建议。
- Kimi K2.6 是最全面的模型；Qwen 3.6 和 GLM 5.1 在智能编码方面领先；DeepSeek 和 Nemotron 在长上下文和企业工作负载中表现出色；GPT OSS 120B 在成本和速度上表现优异。
- DeepSeek V4 Pro 拥有1M token上下文窗口，通过混合注意力机制将KV缓存内存降至标准模型的2%。
滚动部署：实现模型更新的零停机时间
Baseten 推出滚动部署功能，允许团队逐步更新模型版本，无需停机或加倍 GPU 开销。该方法在每次替换一个副本，逐步转移流量，并提供暂停、恢复和回滚控制。用户报告部署频率提升 50–60%，无需在非高峰时段手动监控。
- 滚动部署逐步替换副本，避免蓝绿部署的双倍 GPU 成本和硬切换的全有或全无风险。
- 支持 max_surge（优先扩新副本）和 max_unavailable（优先缩旧副本）两种模式，适应延迟或成本敏感场景。
首个推理扩散LLM Mercury 2现已登陆Baseten
Inception推出的Mercury 2是目前速度最快的推理LLM，采用扩散架构而非传统自回归方式，在标准NVIDIA GPU上可达到每秒1000 token以上的生成速度，速度是同级模型的5-10倍，成本降低一半以上，质量与Haiku和GPT-5 mini相当。Augment Code在生产环境中使用后，成本降低90%，延迟降低82%。Baseten为其提供企业级推理平台支持。
- Mercury 2是首个推理扩散LLM，通过并行生成整个输出再逐步精炼的方式，突破了自回归模型的序列生成瓶颈。
- 在标准NVIDIA GPU上可达1000+ tokens/秒，无需专用芯片，速度是同类优化模型的5-10倍。
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 发布：Nemotron 3.x 系列来了！
Nemotron 3 Ultra 是一种混合 Mamba-Transformer 模型，专为长时间运行的代理设计，通过用 Mamba 层替换大部分注意力机制，实现高达 5 倍的推理速度提升和 30% 的成本降低。该模型完全开源，使代理能够高效完成冗长任务而不会变慢。
- Nemotron 3 Ultra 采用以 Mamba 层为主的混合架构，在上下文增长时保持恒定推理速度。
- 与开放前沿模型相比，在长时间运行的代理工作流中可实现高达 5 倍的推理速度提升和 30% 的成本降低。
MAI-Thinking-1 即将登陆 Baseten
Baseten 与微软 AI 宣布，MAI-Thinking-1 即将在 Baseten 平台上提供。该模型是微软 AI 的旗舰推理模型，结合了开源模型的灵活性与闭源模型的管理便利性，具有干净数据来源、商业级质量和定制化能力。
- MAI-Thinking-1 是微软 AI 的新旗舰推理模型，填补了开源与闭源模型之间的空白。
- 模型采用无蒸馏的干净数据训练，数据来源可审计且商业安全。
Nvidia Cosmos 3：机器人终于要接管世界了吗？
Nvidia发布的Cosmos 3是一个专为物理世界构建的基础模型，旨在帮助开发者训练机器人、自动驾驶系统和视觉AI代理。与传统的生成式视频模型不同，Cosmos 3着重于理解物体、动作和因果关系，支持六种交互模式，可作为机器人直接控制器或数据工厂，大幅降低机器人训练的数据成本。
- Cosmos 3是面向物理世界的基础模型，而非简单的视频生成器。
- 支持六种模式：文本生成图像、文本生成视频、图像生成视频、前向动力学、逆向动力学和策略生成。
为持续学习时代提供推理动力
Baseten与Trajectory合作构建了一个生产级推理流水线，实现模型的持续学习：模型通过生产数据不断更新，训练到部署的时间压缩至约一小时。该流水线融合了LoRA适配器合并、架构感知验证、A/B测试路由与来源追踪，使模型在使用中持续改进。
- 持续学习使模型能够从生产使用中持续改进，而非静态发布。
- Baseten和Trajectory开发了涵盖合并、验证、A/B路由和来源追踪的流水线，部署时间从数小时缩短至约一小时。
开源AI模型入门指南
本文介绍了开源AI模型的基本概念、工作原理及使用场景。开源模型通常指开放权重的模型，用户可以对其进行微调和部署，相比闭源模型具有成本低、可定制性强等优势。文章还讨论了开源与闭源模型的比较、适用时机以及未来发展趋势。
- 开源模型主要是开放权重的模型，允许用户微调和部署。
- 相比闭源模型，开源模型平均成本低87%，并提供更好的控制性和定制化能力。
使用 Flux.2 和 Qwen-Image 实现亚秒级图像生成
Baseten 通过量化、优化注意力内核和运行时改进，在 NVIDIA Blackwell GPU 上实现了 Flux.2 [dev] 2.3 倍和 Qwen-Image 1.6 倍的加速，在 Hopper GPU 上也获得了显著提升。
- Baseten 优化了 Flux.2 [dev] 和 Qwen-Image 的图像生成推理，在 B200 GPU 上延迟低于 1 秒。
- 优化包括 FP4/FP8 量化、高效注意力内核和内存优化，无需 CPU 卸载。
如何训练自定义EAGLE-3头部用于推测解码
一份关于训练自定义EAGLE-3草图头部的全面指南，用于推测解码，在不牺牲输出质量的情况下，将LLM推理延迟降低1.5-2.5倍。涵盖数据集准备、超参数调优、训练流程、评估和部署。
- EAGLE-3是一种推测解码方法，使用轻量级草图头部预测多个未来token，由目标模型在单次前向传递中验证。
- 训练需要使用目标模型重新生成输出以对齐token分布；数据集质量至关重要。
一切皆在调度框架：如何优化你的 AI 调度配置
本文提出了优化 AI 调度框架的三个通用模式：保持 .md 文件精简且由人工编写、使用 R.P.I. 框架（研究-规划-执行）进行提示词结构化、以及利用子代理（并行扇出和流水线）维护干净的上下文窗口。强调调度框架而非模型本身才是工程判断发挥作用的关键，并建议用户选择并持续迭代一个调度框架，而不是频繁更换。
- 保持 .md 配置文件精简且由人工编写，避免 LLM 生成的系统提示导致性能下降和成本增加。
- 对 CLI、技能（Skills）和 MCP 工具采用渐进式信息加载，以减少上下文开销。
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：在Baseten上构建多模态智能体
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 是一款开源的多模态基础模型，将音频、图像、视频和文本统一到单一上下文中。基于 Nemotron 3 Nano 骨干网络构建，为智能体工作流中的子智能体提供高效且准确的推理能力。Baseten 现已支持该模型，提供高性能推理、多云容量管理和企业级安全。
- Nemotron 3 Nano Omni 是开源统一多模态模型，融合音频、图像、视频和文本。
- 采用潜在 MoE、3D 卷积和高效视频采样架构，提升效率。
Baseten 推出 Frontier Gateway：为 AI 实验室提供生产级推理 API 网关
Baseten 发布 Frontier Gateway，这是一个托管 API 网关，基于 Baseten Dedicated Inference，允许 AI 实验室以自有域名服务模型，无需自建或购买第三方网关，降低工程负担并提升性能。
- Frontier Gateway 是托管在 Baseten 推理平台上的多租户 API 网关，支持身份验证、速率限制、计费和品牌白标。
- 它解决了自建网关的工程复杂性和第三方网关的延迟问题，提供与推理基础设施共置的零开销路由。
DFlash：实现3倍LLM推理速度
本文介绍了DFlash，一种新型推测解码技术，通过并行预测多个令牌突破EAGLE的2倍加速上限。Baseten的实现基于Qwen3-8B模型，在各种基准测试中实现约3倍加速，比vLLM快10-30%。文章详细解释了DFlash的工作原理、训练方法及与EAGLE和vLLM的性能对比。
- DFlash采用块扩散方法，单次前向传播并行预测8-16个令牌，突破EAGLE的自回归瓶颈。
- Baseten的DFlash实现基于Qwen3-8B，在GSM8k、MATH-500和Nemotron数据集上均实现约3倍加速。
低成本、高性能的TTS：Qwen3-TTS优化实践
Baseten通过vLLM-Omni优化Qwen3-TTS，实现了每百万字符仅需3-4美元的成本，比闭源替代方案低90%，同时保持高语音保真度。本文详细介绍了多种优化技术，包括分离式声学令牌生成与解码、CUDA图优化、说话人嵌入缓存、动态帧累积以及单词时间戳添加，并探讨了微调定制语音的可能性。
- Baseten优化后的Qwen3-TTS成本为每百万字符3-4美元，比闭源方案低90%。
- 核心优化包括分离式架构、CUDA图、说话人嵌入缓存和动态帧累积。