（来源：上观新闻）
为什么选择尺🚼↕寸为120B的🇲🇬模型？团队🕢对《智能涌👨👧🇸🇮现》表💥👨👩👧👦示，100B🕝🦠参数是本地AI，🥢从“玩具级”🇨🇼⛰跃迁到“生🚹🦡产力级”的临🇺🇳🇬🇶界点：“我们选择🇨🇾在这个分🇸🇦水岭上，首👩🦱次把GPT-4o🦙级别的复杂推理能🌮🐑力，从云端放🚚🎏进口袋里🔝🧱。具身智能是否也📵在经历👁🍌这个时刻，现🇹🇳在还很难🗃😌下定论🗄🗝。2024年，团队🤛曾在GitHub🥿上开源🍺了Powe🤗💦rIn🥨🧞♂️fer的运行案🙍♂️例：用单个N🇴🇲VIDIA RT®X 4090 💷🔀GPU，🎭就能运行🙋🐥参数量17🇵🇲5B的大模型，速🤦♀️度还能达到传统🧜♀️🤷♀️方案的11倍🚴♀️🌠。
比如说，末端机器🤼♂️人的手🚡🇸🇴要做哪些事情⚗☺，手要有📕🛌相应的迭🐯🚒代，指尖是圆的还🎩🕹是方的🆖。通过将龙🇷🇼虾、Skills🧘♀️🌂（技能文档）💪打包，并将模👻型本地部署在外接😟硬件中，既能省🅾🇨🇺去复杂的部🌃😵署流程，还能通🚭过对模👨💢型的本地调用，㊙不产生额外的🎆🔑Token⛪消耗⚽。依托长期沉淀🥁的影像美学经验🌶与美图🌼影像研🥼究院（M👐🏁T L🕥🈂ab）的技术储🧒🏙备，该工具封装📎了美图全👋📃系AI影像📶能力，为🐟👏全球专👩🎓业开发团队、新媒🛀体从业者、跨境🈲🚳电商商家等🆓🌇用户，提供可🇵🇭0️⃣调用、可🏍😯组合、可复用的标🇵🇷🔝准化能力模块🙉，进一步拓🎯🇦🇬宽了AI🇲🇽技术的商业化边界🧙♀️🌵。
