（来源：上观新闻）
Google的G🎟emini系列🆕🇿🇲走了一条暴力路线🕎⏰：扩大硬件投入，🐓强行支持更长🇵🇪🌺上下文，但代价🚳🤙是训练和推理成本🦆❓的指数级😇⭐攀升🥟👩🚒。
相比在英🇺🇾伟达CUDA📤™体系内与同业正面🔬💸竞争，Deep🇮🇩See🔟👨🎨k更有可🇨🇷能通过软🈺🧤硬件协同的方⚗式，重新定义自🐖身优势🚌边界🗽。也就是说，核🎠心优化具备跨平台👅👩👩👧👧能力，但工🇨🇲🚅程上的最优路🕕🇸🇩径依然🍥💈集中在既有的英伟🌿🅿达体系之中，这💺种状态为后续的迁🔯移与扩展保留了🇰🇾🛷空间🧽🌖。
在国产算力适配🔔🐑方面，De🦹♂️🚁epS🐑eek-V🐄4在华为昇腾🕞🇵🇾NPU🦛平台上完成☸细粒度专家并🇪🇷行优化方案的全面🇧🇯🕵验证，🦅在通用推理负载🧿👩💼场景下🍞☢可实现1.5🇳🇿🎶0至1🍛🔔.73倍的加速😶比🦸♀️🚂。
