（来源：上观新闻）
” 可以说，H🔡erme🇹🇰s 贡献了自🏊👚进化的🇪🇷架构蓝图，M2.👩🎨🏭7 则🛅😒提供了🇧🇹🇵🇪让蓝图💫🈵落地的🇲🇷执行精度♐。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AI将成本压缩🇸🇧🤤后，创作者可以📂🚘用更低投🏓入完成作🧜♂️99久久精品，并🚳直接面对市👨👧🇺🇳场反馈🧘♂️。相比之下，🚵♀️😭Figma的📞AI原生🇷🇸🔞能力弱得多，各📵种操作远不及🙋🥴Claude🇹🇹 Design🌎方便🀄🇭🇷。但是为了🏌️♀️🛃未来整体发展走得🛅⛩更顺，我们还🇪🇹会坚持做大规模‼🦄的投入♑🎠。通过这🔘☯个过程，我们收集🇳🇨🇯🇲真实的数据，帮🦋助迭代➰🇪🇷模型，迭🎮代问题🇰🇿。
但我觉得我们🎫🦍的对手🧛♀️也值得🍧尊敬👝🤫。部署/推理端📒：论文明确测试📻👱了三类平🕉台—— 🧂云端 GPU：N🍼VIDIA🇪🇦🌐 A10🐙0（训练和👨👨👦👦🗽基准评测）🍣🔆 车载✳/机器人级边🔞缘：NVIDI📍🐷A Jet🙍son Th🤡or /😐🇨🇾 DRIV🍂🔝E AGX Th🇵🇳or（😋🚥66 🗳ms 实时预算 🤪@ 1🤒🐚6 Hz） 🇱🇨端侧 CPU：🇹🇭Flash-L🇵🇪🌩ite 甚至能在💑🐍纯 CP🦸♂️U 上🚀👨🔧满足实时 官🇬🇱🗽方数据显🎊示 Fl🇸🇿🇹🇨ash-L🚵♀️ite🤳 在 A10🍈🔽0 上比旗舰快🇱🇰🚔 12 倍，🚓在 NVIDIA👟 Thor ®上快 5🌖ℹ 倍🇨🇽🍐。
