AI訓練與推理：有什麼區別？
AI訓練讓模型從數據中學習，而推理則是模型在生產中響應請求。本文詳細解釋了兩者在硬件、成本、優化等方面的關鍵差異，並介紹了模型從預訓練到服務的完整生命週期，以及衡量推理性能的四個關鍵指標。
- 訓練是模型從大量數據中學習並調整權重的過程，通常需要大量計算資源。
- 推理是訓練後的模型對新輸入生成輸出的過程，每次用户請求都會觸發推理。
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最新公開文章
如何在任意環境中運行GLM-5.2
GLM-5.2是今年的DeepSeek時刻，性能與閉源模型相當，但速度快4.5倍、成本低5倍。本文詳細介紹如何在Claude Code、Codex和Deep Agents CLI中配置並使用GLM-5.2，整個過程不到5分鐘。
- GLM-5.2是高性能開源模型，可替代閉源模型如Opus 4.8
- 在Claude Code中通過修改環境變量即可使用GLM-5.2
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 在 Baseten 上發佈
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 旨在將通用 AI 智能體轉變為能夠執行真實生物學和藥物發現任務的科學智能體。該工具包結合了 BioNeMo Skills、開放模型、NVIDIA NIM 微服務和智能體基礎設施，支持蛋白質結構預測、蛋白質設計、虛擬篩選、基因組分析和靶點發現等流程。所有 BioNeMo NIM 微服務現已在 Baseten 模型庫中可用，方便開發者部署和擴展科學 AI 應用。
- NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 將通用 AI 智能體轉化為科學智能體，用於生物學和藥物發現。
- 工具包整合了 BioNeMo Skills、開放模型、NVIDIA NIM 微服務和智能體編排基礎設施。
最佳開源大語言模型（LLM）對比
本文比較了8款頂級開源LLM，涵蓋DeepSeek V4 Pro、Gemma 4、GLM 5.1、GPT OSS 120B、Kimi K2.6、MiniMax M3、Nemotron 3 Ultra和Qwen 3.6。針對智能編碼、長上下文推理、成本和速度等不同需求，提供了選型建議。
- Kimi K2.6 是最全面的模型；Qwen 3.6 和 GLM 5.1 在智能編碼方面領先；DeepSeek 和 Nemotron 在長上下文和企業工作負載中表現出色；GPT OSS 120B 在成本和速度上表現優異。
- DeepSeek V4 Pro 擁有1M token上下文窗口，通過混合注意力機制將KV緩存內存降至標準模型的2%。
滾動部署：實現模型更新的零停機時間
Baseten 推出滾動部署功能，允許團隊逐步更新模型版本，無需停機或加倍 GPU 開銷。該方法在每次替換一個副本，逐步轉移流量，並提供暫停、恢復和回滾控制。用户報告部署頻率提升 50–60%，無需在非高峯時段手動監控。
- 滾動部署逐步替換副本，避免藍綠部署的雙倍 GPU 成本和硬切換的全有或全無風險。
- 支持 max_surge（優先擴新副本）和 max_unavailable（優先縮舊副本）兩種模式，適應延遲或成本敏感場景。
首個推理擴散LLM Mercury 2現已登陸Baseten
Inception推出的Mercury 2是目前速度最快的推理LLM，採用擴散架構而非傳統自迴歸方式，在標準NVIDIA GPU上可達到每秒1000 token以上的生成速度，速度是同級模型的5-10倍，成本降低一半以上，質量與Haiku和GPT-5 mini相當。Augment Code在生產環境中使用後，成本降低90%，延遲降低82%。Baseten為其提供企業級推理平台支持。
- Mercury 2是首個推理擴散LLM，通過並行生成整個輸出再逐步精煉的方式，突破了自迴歸模型的序列生成瓶頸。
- 在標準NVIDIA GPU上可達1000+ tokens/秒，無需專用芯片，速度是同類優化模型的5-10倍。
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 發佈：Nemotron 3.x 系列來了！
Nemotron 3 Ultra 是一種混合 Mamba-Transformer 模型，專為長時間運行的代理設計，通過用 Mamba 層替換大部分注意力機制，實現高達 5 倍的推理速度提升和 30% 的成本降低。該模型完全開源，使代理能夠高效完成冗長任務而不會變慢。
- Nemotron 3 Ultra 採用以 Mamba 層為主的混合架構，在上下文增長時保持恆定推理速度。
- 與開放前沿模型相比，在長時間運行的代理工作流中可實現高達 5 倍的推理速度提升和 30% 的成本降低。
MAI-Thinking-1 即將登陸 Baseten
Baseten 與微軟 AI 宣佈，MAI-Thinking-1 即將在 Baseten 平台上提供。該模型是微軟 AI 的旗艦推理模型，結合了開源模型的靈活性與閉源模型的管理便利性，具有乾淨數據來源、商業級質量和定製化能力。
- MAI-Thinking-1 是微軟 AI 的新旗艦推理模型，填補了開源與閉源模型之間的空白。
- 模型採用無蒸餾的乾淨數據訓練，數據來源可審計且商業安全。
Nvidia Cosmos 3：機器人終於要接管世界了嗎？
Nvidia發佈的Cosmos 3是一個專為物理世界構建的基礎模型，旨在幫助開發者訓練機器人、自動駕駛系統和視覺AI代理。與傳統的生成式視頻模型不同，Cosmos 3着重於理解物體、動作和因果關係，支持六種交互模式，可作為機器人直接控制器或數據工廠，大幅降低機器人訓練的數據成本。
- Cosmos 3是面向物理世界的基礎模型，而非簡單的視頻生成器。
- 支持六種模式：文本生成圖像、文本生成視頻、圖像生成視頻、前向動力學、逆向動力學和策略生成。
為持續學習時代提供推理動力
Baseten與Trajectory合作構建了一個生產級推理流水線，實現模型的持續學習：模型通過生產數據不斷更新，訓練到部署的時間壓縮至約一小時。該流水線融合了LoRA適配器合併、架構感知驗證、A/B測試路由與來源追蹤，使模型在使用中持續改進。
- 持續學習使模型能夠從生產使用中持續改進，而非靜態發佈。
- Baseten和Trajectory開發了涵蓋合併、驗證、A/B路由和來源追蹤的流水線，部署時間從數小時縮短至約一小時。
開源AI模型入門指南
本文介紹了開源AI模型的基本概念、工作原理及使用場景。開源模型通常指開放權重的模型，用户可以對其進行微調和部署，相比閉源模型具有成本低、可定製性強等優勢。文章還討論了開源與閉源模型的比較、適用時機以及未來發展趨勢。
- 開源模型主要是開放權重的模型，允許用户微調和部署。
- 相比閉源模型，開源模型平均成本低87%，並提供更好的控制性和定製化能力。
使用 Flux.2 和 Qwen-Image 實現亞秒級圖像生成
Baseten 通過量化、優化注意力內核和運行時改進，在 NVIDIA Blackwell GPU 上實現了 Flux.2 [dev] 2.3 倍和 Qwen-Image 1.6 倍的加速，在 Hopper GPU 上也獲得了顯著提升。
- Baseten 優化了 Flux.2 [dev] 和 Qwen-Image 的圖像生成推理，在 B200 GPU 上延遲低於 1 秒。
- 優化包括 FP4/FP8 量化、高效注意力內核和內存優化，無需 CPU 卸載。
如何訓練自定義EAGLE-3頭部用於推測解碼
一份關於訓練自定義EAGLE-3草圖頭部的全面指南，用於推測解碼，在不犧牲輸出質量的情況下，將LLM推理延遲降低1.5-2.5倍。涵蓋數據集準備、超參數調優、訓練流程、評估和部署。
- EAGLE-3是一種推測解碼方法，使用輕量級草圖頭部預測多個未來token，由目標模型在單次前向傳遞中驗證。
- 訓練需要使用目標模型重新生成輸出以對齊token分佈；數據集質量至關重要。
一切皆在調度框架：如何優化你的 AI 調度配置
本文提出了優化 AI 調度框架的三個通用模式：保持 .md 文件精簡且由人工編寫、使用 R.P.I. 框架（研究-規劃-執行）進行提示詞結構化、以及利用子代理（並行扇出和流水線）維護乾淨的上下文窗口。強調調度框架而非模型本身才是工程判斷髮揮作用的關鍵，並建議用户選擇並持續迭代一個調度框架，而不是頻繁更換。
- 保持 .md 配置文件精簡且由人工編寫，避免 LLM 生成的系統提示導致性能下降和成本增加。
- 對 CLI、技能（Skills）和 MCP 工具採用漸進式信息加載，以減少上下文開銷。
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：在Baseten上構建多模態智能體
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 是一款開源的多模態基礎模型，將音頻、圖像、視頻和文本統一到單一上下文中。基於 Nemotron 3 Nano 骨幹網絡構建，為智能體工作流中的子智能體提供高效且準確的推理能力。Baseten 現已支持該模型，提供高性能推理、多雲容量管理和企業級安全。
- Nemotron 3 Nano Omni 是開源統一多模態模型，融合音頻、圖像、視頻和文本。
- 採用潛在 MoE、3D 卷積和高效視頻採樣架構，提升效率。
Baseten 推出 Frontier Gateway：為 AI 實驗室提供生產級推理 API 網關
Baseten 發佈 Frontier Gateway，這是一個託管 API 網關，基於 Baseten Dedicated Inference，允許 AI 實驗室以自有域名服務模型，無需自建或購買第三方網關，降低工程負擔並提升性能。
- Frontier Gateway 是託管在 Baseten 推理平台上的多租户 API 網關，支持身份驗證、速率限制、計費和品牌白標。
- 它解決了自建網關的工程複雜性和第三方網關的延遲問題，提供與推理基礎設施共置的零開銷路由。
DFlash：實現3倍LLM推理速度
本文介紹了DFlash，一種新型推測解碼技術，通過並行預測多個令牌突破EAGLE的2倍加速上限。Baseten的實現基於Qwen3-8B模型，在各種基準測試中實現約3倍加速，比vLLM快10-30%。文章詳細解釋了DFlash的工作原理、訓練方法及與EAGLE和vLLM的性能對比。
- DFlash採用塊擴散方法，單次前向傳播並行預測8-16個令牌，突破EAGLE的自迴歸瓶頸。
- Baseten的DFlash實現基於Qwen3-8B，在GSM8k、MATH-500和Nemotron數據集上均實現約3倍加速。
低成本、高性能的TTS：Qwen3-TTS優化實踐
Baseten通過vLLM-Omni優化Qwen3-TTS，實現了每百萬字符僅需3-4美元的成本，比閉源替代方案低90%，同時保持高語音保真度。本文詳細介紹了多種優化技術，包括分離式聲學令牌生成與解碼、CUDA圖優化、説話人嵌入緩存、動態幀累積以及單詞時間戳添加，並探討了微調定製語音的可能性。
- Baseten優化後的Qwen3-TTS成本為每百萬字符3-4美元，比閉源方案低90%。
- 核心優化包括分離式架構、CUDA圖、説話人嵌入緩存和動態幀累積。