模型部署与推理
Llama、Qwen、DeepSeek 开放权重之后：部署经济学不是免 API 账单
开放权重把按 Token 付费的选择权交给企业，也把容量、可靠性、许可和升级责任一并交回；正确比较单位是满足质量与 SLA 的每个成功任务总成本。
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开放权重
共 7 篇文章。
AI 工程实践
gpt-oss 首发复盘：80GB 是权重门槛，不是 128K 并发的生产显存答案
gpt-oss 把可商用的 Apache-2.0 权重、稀疏 MoE、原生 MXFP4 与 Harmony 推理协议交给部署者，但 80GB/16GB 只说明一种权重装载入口；生产显存还要支付 KV Cache、并发、工作区、运行时和安全余量，开放权重也不等于完整开源或现成托管服务。
AI 工程实践
Qwen3-Coder 与 Qwen Code 首发复盘：开放权重 Coding Agent 的成本不止显存
Qwen3-Coder 首发把 480B-A35B 开放权重模型、长上下文、执行反馈训练与 Qwen Code CLI 放到同一条 Coding Agent 链路；生产价值仍取决于全量权重驻留、隔离工具、真实仓库评测、人工合并和每个经验证任务的总成本。
模型原理与推理
Qwen3 的混合思考与 MoE：开放权重之后如何做任务路由
Qwen3 首发的工程价值不只是开放八组权重，而是把 thinking 与 non-thinking 放入同一系列，并提供从 0.6B dense 到 235B MoE 的部署梯度；生产收益取决于任务路由、完整 TCO 和回归评测。
模型部署与推理
Qwen2.5 复盘：从中文开放权重到结构化输出生产验收
Qwen2.5 同期覆盖 0.5B 到 72B 的通用开放权重模型，并强调结构化数据理解和 JSON 输出；真正生产价值要经过语法、Schema、业务规则、幂等写入四道门，同时逐模型核验许可证。
模型部署与推理
Llama 3.1 开放权重之后：405B、蒸馏与私有部署的真实边界
Llama 3.1 同日公开 8B、70B、405B 文本模型，把 128K、多语言与模型输出再利用带入开放权重生态；但许可证、权重存储、推理服务、数据治理和任务评测仍是五道独立上线门。
模型部署与推理
Llama 3 开放权重之后：本地部署的价值要用完整系统成本证明
Llama 3 首发开放 8B 与 70B 权重，为私有部署提供了现实候选；但开放权重不等于 OSI 开源，128K 是词表大小而非上下文，商业决策还必须计入基础设施与运维。