模型部署

推荐理由：ZML 发的 LLMD 模型能直接从网上下载层，不用存本地，部署省事多了。

推荐理由：现在在SageMaker里直接点一下就能把Hugging Face的模型拿过来跑实验，省了好多手动搬运的功夫。

推荐理由：Cohere 这招反常规，直接把模型塞到你服务器上，数据不用出你家门，隐私安全拉满了。和 OpenAI 那些把你数据拿去训练的玩法完全不一样。

推荐理由：阿里云新出的Qwen Cloud，一个AI原生平台，帮你一站式搞定模型部署和智能体开发，省心省力。

推荐理由：有人用GLM 5.2和hf-claude给Ornith-1.0-9B做了个Gradio界面，直接就能上手试，省了写前端代码的功夫。

推荐理由：对于在 Apple Silicon 上跑本地模型的开发者，oMLX 支持 HF 缓存目录意味着省去模型重复下载和路径配置的麻烦，建议直接更新体验。

推荐理由：移动端和边缘AI开发者终于有了高通AI Hub的完整上手教程，从分类到检测再到设备编译一步到位，建议直接跟着代码跑一遍。

推荐理由：微调模型上线难是很多团队的痛点，做模型部署或 AI 工程化的开发者可以听听一线专家的实战经验，直接避开常见坑。

推荐理由：Google 终于把 Gemma 3 的兼容性做全了——主流推理框架全覆盖，做本地部署或模型微调的开发者可以直接去 Hugging Face 下载权重，省去适配烦恼。

推荐理由：AI 应用开发者终于可以在 Microsoft Foundry 上直接使用 Fireworks AI 的推理服务，部署效率会大幅提升，做企业级 AI 应用的建议去 MSBuild 展位看看。

推荐理由：Arcee.ai 的 Trinity 模型迁移至 OpenMDW-1.1，意味着开发者可以更便捷地部署和运行该模型，做模型部署和推理优化的团队值得关注。

推荐理由：81k 模型一键调用，省去部署烦恼——做 AI 应用开发的团队可以直接用 API 快速验证想法，值得收藏。

推荐理由：vLLM 的 Day-0 支持意味着 StepFun 模型发布即可用，做模型推理部署的团队可以省去等待适配的时间，建议关注。

推荐理由：MoE模型部署内存瓶颈的团队终于有了无需微调的压缩方案——ConMoE通过原型重分配直接减少专家数量，做模型推理优化的开发者可以试试这个即插即用的方法。

推荐理由：Trajectory 解决了 AI 产品部署后无法从用户反馈中持续学习的痛点，做 AI 产品落地的团队可以直接关注这个平台，看看如何利用用户纠错来提升模型能力。

推荐理由：做AI模型部署的团队终于有了明确的性价比参考——阿里云用真实数据告诉你DeepSeek V4-Flash怎么部署最省钱，建议做成本优化的点开看看。

推荐理由：Qwen3.7-Max 专为智能体时代优化，做自动化或智能体开发的团队可以直接在 Novita AI 上体验，值得一试。

推荐理由：Ollama 为 GLM-5.1 加 GPU 意味着推理速度更快、并发更高，做 AI 应用开发或依赖云端大模型的团队值得关注，可以直接用命令体验。

推荐理由：做 AI 基础设施和模型部署的团队值得关注——Together AI 这七篇论文覆盖了从研究到落地的关键环节，能帮你了解当前 AI 系统优化的前沿方向。