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该方案基于DeepSeek提出的DSpark方法，通过与GLM-5.2 / GLM-5.2-FP8在SGLang、vLLM等主流推理框架上直接配对，在保持输出分布与原模型完全一致的前提下，将实测推理吞吐从约121 tok/s提升至约352 tok/s，加速比约2.9倍。Alaya-DSpark通过“草稿先行、主模型验收”的工程化分工，将解码过程流水线化，直接提升Token工厂的产能与成本曲线，也让
Alaya Token作为AI工厂战略中Token工厂的核心落地载体，将GLM-5.3的模型能力封装为标准化、可计量、按需付费的Token服务：企业无需为不同模型分别采购算力套餐，一套密钥即可在GLM-5.3、GLM-5.2等模型间自由切换；GLM-5.3模型的部署适配，使九章云极AI工厂的多模型生态进一步扩容。在本次GLM-5.3的适配中，九章云极延续了模型适配中验证的工程方法论——针对超长上下
作为AI工厂战略的核心落地载体，Alaya Token依托智算集群资源底座，贯通模型研发、智能封装到规模化交付全链路，为开发者与企业提供标准化、可计量、按需付费的一站式Token算力服务。此举标志着九章云极“AI工厂”战略在模型生态建设上再落关键一子，继智谱GLM-5.2、DeepSeek-V4 Flash之后，其Token工厂的“多模型矩阵”已覆盖当前国内头部开源模型梯队。目前，Alaya To
弹性配额约束单人占用规模；近日，九章智算云（Alaya NeW Cloud）完成重大版本迭代，面向新的AI工厂范式——即像工厂流水线一样标准化、规模化生产AI模型和Token的能力——推出智能队列调度、资源配额管理、开发工具套件多项核心能力，在行业内率先构建起从“算力计量”到“算力治理”的全流程闭环，为大模型训练、推理、多模态开发及具身智能等场景提供标准化底层支撑。此次三大能力形成完整闭环：智能队
本次完成深度适配的智谱GLM-5.2模型，在超长文本推理、高精度代码生成、行业专属知识库问答三大能力上具备显著优势，搭配Token Plan统一调度能力，可落地赋能科研创新、金融风控、智能制造、文旅数字化等多元场景，适配个人开发者、中小企业、大规模企业的不同需求。依托自研架构优势，Token Plan凝练“稳、省、活、清”四大核心能力，原生深度适配 GLM-5.2、GLM-5.1、DeepSeek
大家好，我是小九。社区老有人问：“你用的Claude Code是不是开了挂？咋我跑出来的全是‘紫色渐变+同款图标’的赛博朋克流水线废品？这真不是版本问题，是咱们用的“颗粒度”和“段位”没对齐！我认为Claude Code就像一把宝剑，在不同宗门和不同水平的剑客手中，它就是不一样的东西了。今天就给大家分享一下Claude Code的能力级别层次。从“提示词工具人”到“多代理协调者”，比较干，我懒得配
之前我感觉哪家都在推出coding plan，现在我感觉哪家都在上调套餐价格和限购。前两天还有一条新闻侧面反映出了形势：从 4 月 18 日起，阿里云和百度智能云正式上调 AI 算力价格，涨幅 5%-34%，腾讯云的模型服务价格更是涨了最高 456%。米娜桑，算力真的不够用了，珍惜现在还在卖coding plan的平台吧~今天来盘一下，目前市面上的coding plan是什么情况？还有哪些可以买？
总结一：英文提示词效果明显更好Google 的大模型底座还是以英文为核心的，英文理解 + 英文生成的质量都更稳定。中文明明也能跑，但速度和数据处理质量都差点意思。总结二：能用 API 就别用 Web UI——但要随时准备好 Plan B这套方案的精髓在于自动化——一次写好提示词，流程跑起来，后续躺着收结果。但非官方 API 的脆弱性是真实存在的。建议把它当做一个"有生命周期"的工具，别 all i
CPU KV 缓存卸载，是当前大模型推理最实用的显存救星技术。简单说：当 GPU 显存不够存放全量 KV Cache 时，系统自动把不活跃、低优先级的 KV 数据换出到 CPU 内存，需要时再快速换回 GPU。长上下文、多模态模型 KV 体积爆炸，GPU 显存极易占满高并发场景下吞吐量上不去、服务容易 OOM硬件成本居高不下，小团队/个人开发者扛不住和普通内存交换不同，工业级 KV 卸载块级别粒度
OpenClaw 本质上就是个“吞金兽”。你给它一句简单指令，后台可能会向大模型发起几十次 API 请求，这种高频次 Token 消耗，是普通 AI 聊天的十几倍。我之前设置了每日新闻收集的定时任务，刚跑没多久就发现 Token 消耗快到离谱，不得不紧急停掉……从那之后，我开始研究市面上各家的 Coding Plan，发现真是各有各的玩法，也各有各的坑。
