关注国内开源大模型生态

美聚把模型动态，变成可用的技术经验

记录国内开源大模型的发布信息、部署方法与使用技巧，为开发者提供清晰、克制、可实践的技术参考。

从发布信息到上手实践

不追逐模糊的参数竞赛，优先整理真正影响开发与部署的能力变化。

模型观察 · 8 分钟

从许可证、上下文长度、工具调用与部署成本四个维度，快速了解近期值得关注的变化。

使用技巧 · 10 分钟

理解 temperature、top_p 与系统提示词的作用，建立一套可重复的调试方法。

实践教程 · 15 分钟

从硬件判断、量化版本选择到首次对话，完成一条适合初学者的本地运行路径。

我们关注

以开发者能否获得、理解、运行和改进模型为出发点。

01 / 发布

参数规模、上下文、多模态、推理与工具调用能力。

02 / 许可

权重、代码、许可证与商业使用条件是否清晰。

03 / 部署

显存需求、量化选择、推理框架与性能表现。

04 / 应用

中文任务、知识问答、代码与智能体场景的实践效果。

学习路径

读懂模型卡、许可证和评测数据，根据任务与硬件约束建立候选清单。

完成本地或服务器部署，用统一样例验证速度、显存占用和输出质量。

通过提示词、检索增强和工具调用，让模型进入可维护的应用流程。