（来源：上观新闻）
但相应地，当前🇸🇬✔主流大规模超🇨🇱🥟节点产品的门🇦🇴💒槛极高：单集群🇧🇴售价普遍达到亿元🧵级别，后😋续的运维成🈯本、机房改造投6️⃣🙀入、电力配套🚎💂支出等👨👨👧💇更是居高不下🇧🇦。在软件工🇱🇦💑程任务上，模型的3️⃣🕵️♀️表现虽然不📍🕑错，但还有改进空🍷间⛱📃。
这听起来像👿🔭俄国后入式天方夜谭？5️⃣🎩 你可💳🚣♀️能刷到过很多这🦝样夸张的👩🌾视频，但🇯🇪是，我🔃是真实🇬🇬👩🏫体验下来，有一🧑款AI颠覆了我的⛴俄国后入式生产效率🎗。
它可及时带🙆♂️🥊走服务🦡器及核☣心元器件的热量👌，避免设备过热🍬🙊。为数不多🥂👩🚒还保持理智👩⚖️的分析机构和国内🈶🤮自媒体，也只🇦🇩是指出这事儿完全🥵🇿🇲符合华尔街🇲🇫老提的“杰文斯悖🇧🇸论”： Turb🇪🇷oQuant 确🇲🇬实把长文本推理的🇺🇿成本打下来了，但🇹🇻🍿门槛一低，🏴☠️💸厂商们绝👩👩👧👦☯对会放开手脚去✈✂搞开发 ——🇳🇪 现在国🔒㊙产模型上📓下文窗口🇹🇴的主流标准是🏟 20♻☠0K-256K💒，少数能做到1M📑。
