以下是关于本地部署的 AI 模型制作智能体的相关信息：
阿里云百炼满血版 DeepSeek：
行业变革中的智能体相关： Anthropic 的 Claude 3 拥有三个版本，最大规模的 Opus 适合复杂推理与自动化任务计划，其次的 Sonnet 适合个人助理及内容快速分析，如智能体任务，最快最便宜的 Haiku 可执行快速翻译、客服对话等任务。Meta、微软、Google、Apple 等均有可适配到移动终端上运行的开源模型。边缘算力竞争中，Apple、Google、高通等在终端占有量和芯片方面具有优势，PC 级别终端因智能集成复兴，未来可能有家用和办公用“智能体”终端诞生，Tesla EV 也在相关量级之上。
自制软件和赤脚开发者中的智能体相关： 大型语言模型可表现为智能体，能制定计划和决策以实现设定目标，可访问外部工具、数据库长期记忆等，并模仿逻辑思维模式。语言模型和智能体已部署到帮助专业开发人员的工具中，如 GitHub Copilot、Cursor 和 Replit，能读写代码、调试、创建文档和编写测试，使用此类工具可提高开发人员完成任务的速度。
阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/[heading1]开通满血版R1模型[content]1.模型广场找到DeepSeek-R11.授权在这个页面上可以看到免费的100w额度,和已经使用量:每个人都会免费送100w额度,过期了就亏了.这个deepseek-r1模型是阿里云自主部署的,并且在阿里强大的技术实力下做了推理优化,强过99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能.对比DeepSeek官网的API,在同样的价格下,提供了更稳定的模型服务.1.用完还有免费的蒸馏版的R1模型,也是100w token.1.这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用.1.或者直接模型效果对比1.也可以用API调用,比如chatbox直接使用.[heading1]百炼应用开发[content]新增加了模板,可以从模板来学习应用搭建.[heading2]?像知识库检索一样进行联网搜索[content]简单方便,直接配置就可用:结合Deepseek-r1会更强大--搜索天气的时候,它会多方验证:[heading2]?新鲜的动态few shot[content]小技巧:可以用于模型对于某些做不好的,容易出幻觉的任务,通过prompt training进行强行修正.[heading1]工作流[content]用工作流来让不同模型在同一任务创作.
有一个明显的趋势，现在科技巨头和AI研究机构们推出自己新一代的模型，都按照参数规模区分了版本，例如Anthropic的Claude 3就拥有三个版本，最大规模的Opus价格最贵也最慢，适合做复杂的推理与自动化的任务计划，这是高级智能；其次是Sonnet，价格速度适中，适合完成个人助理任务以及给定内容的快速分析，例如前面提到的自能体的任务；最快最便宜的是Haiku，可以执行快速的翻译、客服对话等任务。不过Anthropic和OpenAI的模型并没有开源的可以部署在边缘终端上的版本，他们的理由是安全问题；但考虑到自己的自能业务未来在终端上的拓展，Meta有Llama 3 7B、微软有Phi-3 Vision、Google有Gemma，他们都是可以适配到移动终端上运行的开源LLMs，就连最不动声色的Apple都偷偷发布了自己的OpenELM，参数规模比微软的Phi还要小，这是为了在移动设备上节能运行优化的。因此，我们能看到两种竞争：边缘算力：拥有最多终端占有量和最好的边缘芯片的，将占据了竞争优势，例如Apple，它的A系列和M系列芯片常年算力溢出，现在正好可以用这个作为条件让模型提供方来适应它的需求；紧随其后的就是Google还有高通，一个是移动终端的常年老二，另一个是移动芯片Apple之外的最大供应商；另外，PC级别的终端也因为智能的集成在复兴，微软主打Copliot PC的概念。这个级别上由于电力供应更加充足，可以用更快更耗能的芯片，我们应该可以看到未来会有家用和办公用的“智能体”终端诞生，可以把他们想象成带着屏幕的机器人；最后集成了FSD的Tesla EV也在这个量级之上，毕竟做视觉端到端控制的模型，为了敏捷与安全性，必须本地部署运行。
那么，如果软件开发的某些部分变得更快、更容易、更便宜，会发生什么情况呢？4年前，OpenAI发布了GPT-3，这是第一个真正意义上的大型语言模型。从那时起，我们就踏上了一段不平凡的旅程。现在，当我说大型语言模型时......我谈论的是其他人所说的人工智能。但我认为这个术语太笼统了。我特指的是使用深度学习和神经网络创建的模型。这些主要是大型语言模型，但也包括视觉和动作模型。它们是基于人类训练数据来理解单词、代码语法、图像和界面操作的模型。我也在谈论所谓的智能体。当我们让大型语言模型表现得像一个智能体时，它可以制定计划和决策，以尝试实现我们设定的目标。我们允许这些代理访问外部工具，如网络搜索、计算器，以及编写和运行代码的能力。以及数据库中存储的长期记忆。我们让他们模仿逻辑思维模式，比如让他们观察他们所知道的东西，计划他们下一步要做的事情，批判他们自己的工作，并一步一步思考。智能体可以决定在任何时候使用什么工具来解决我们给出的问题。这种将工具和逻辑链接在一起的架构使得语言模型比其他模型功能更强大。他们最终能够在我们现有的编程环境中完成相当复杂的任务。除非这里有人一直生活在与世隔绝的地方，否则你们就会知道我们一直在将语言模型和智能体部署到旨在帮助专业开发人员的工具中，例如GitHub Copilot、Cursor和Replit。他们可以读写代码、调试、创建文档和编写测试。一项研究表明，使用Copilot的开发人员完成任务的速度提高了55%，所以我们至少知道这可以加快人们的速度。从个人经验来看，我可以说，使用这些工具后，我会成为一名更优秀的程序员，但我知道人们对这些工具有很多怀疑和争议。也许他们只是在创建更多的垃圾代码和错误，供大家以后处理。