（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 A🍱📐100（训练和基👰准评测） 车载/🚸机器人级🙌边缘：NVID🚀⏺IA Jet🏅son 2️⃣👨👨👧👧Thor / D📕🕳RIVE 🇨🇺AGX Th◼🖇or（6🤡🙏6 ms 实时😠🏥预算 @ 🦏16 Hz） 🏆🍶端侧 CPU：F🤤lash-Li✏te 甚至能在纯🕖🤝 CPU 上满足🌙实时 官9️⃣🗾方数据显示 F🍲lash-Li🇶🇦te 在 A1🌿00 上比旗舰🤰快 12🍓 倍，在 NV📓👩👦👦IDIA ♦📃Thor 上快⏏🎈 5 倍⚙☂。
在传统体系下，🌀➕一部剧🤱👨👩👦👦动辄数千万成本🧤，新人几💅🏕乎不可能📸获得主导机🕗👩💼会；而当3️⃣AI将成本压缩后🙃🚷，创作者可👨👦👦🎃以用更低投🇵🇱🐰入完成🦈作品，💥🍿并直接面对👩🎓市场反🇦🇱馈🔫。自2025年🇬🇩初，D👨🦲eepSe🦌ek-R1模⚔型爆红以来，D🌶↔eepSee🙈k尚未🥄🥠推出新一代模🛎型，同时多位🦁🔁核心研究人员相继🧷离开🏴。
好了，Hu🌩👾manoid 🧒Atlas 👩🦰🔒(huma🎵🧦noi↙ds.fyi) 🗼这个开源网站🚿👩👩👦就是解决这个🇳🇴问题的🇳🇬🇨🇼。产品层面，✖👄DeepS🥫eek原计划于今🚖🌩年2月🆒发布下🏨🇨🇫一代旗舰模型D📦↔eep🐖Seek V4🚠🕓，但因工🦊程问题多🍞📎次推迟0️⃣。所以自我🏛🤥造血不🔫🗑只是一个财务♿问题，🍥🦘而是一个🎿🇧🇬关乎研发👲自由度的问🏵🕦题↗。继一个月前宣布将👨👧👦📐建成最大具身🇯🇪🇵🇱数据采集中心🍏🇹🇨后，京⏏东在近🌺🇧🇻日举行的👩🎓🔺具身智能生🐷🌊态发布会上🇹🇯🇨🇿，推出了🦚🐧一系列具身智🔨🖱能领域的布局成🦛果，涵盖📄全链路的具🇦🇽身智能数据基础设💸施、自研采🇨🇺集终端JoyEg🏖oCam、具🧰身大模型Joy🛶AI-AI以⏺及具身智👳能数据交易平台📨🕍。
