（来源：上观新闻）
部署/推理端🏖：论文明🍂😍确测试了三类平🧟♀️🏂台——🤘 云端 GPU🐦：NVIDIA 🆎A100🐛💞（训练和☺🙆基准评测） 车载🇸🇨/机器人👢级边缘：N↪VIDIA Je👨❤️👨▪tson 🔛Tho🔆r / DRI❤🌤VE A🇬🇧GX T🗡🌦hor🎼🇱🇨（66 ms 🎙🏝实时预算 @🥏🎵 16 Hz） 💫🐦端侧 CPU📟：Flash-🐓Lit🥈👛e 甚至🧖♂️能在纯 🇲🇹⏏CPU 🆚上满足实时 官🎀🇲🇭方数据显示🙉 Flash-🥤Lite🇮🇩⛴ 在 A100 🏮上比旗舰快 1🤚2 倍，在 ☂NVI🏯DIA T👏👩👧👦hor 🇬🇫🧨上快 🇮🇸5 倍➿🛷。
模型必须😢🚚足够精准地完☹🇮🇶成三件事：第一🇵🇷🤼♀️，准确判断什么操🐦🏵作值得转化为📚🍯 Skill💪🇰🇿；第二，编写🙋🙅出无 Bug 的💔🥚 Skil🇬🇧👩👩👧👦l 代码；🥡💚第三，🇹🇭🚘精准评估迭代📒🌏后的效果优劣👷🚆。豆包是字节A😞🇲🇵I战略🇪🇬🍻最重要的公开切🇨🇫口，在✈2025年⌛1️⃣实现了用户规模的🇭🇰大幅增✳🚼长🇬🇩。但在某些方面，🇮🇨它仍然😾像一个研究📘👊实验室一🇸🇿🇲🇭样运营💂♀️。
