本地运行 Stable Diffusion 推荐至少 NVIDIA RTX 3060 12GB 显存起步，RTX 4090 24GB 可流畅生成高分辨率图像，8GB 显存勉强可用但需降低分辨率和批次大小，AMD 显卡可通过 ROCm 支持但兼容性较差。
显存估算：权重占用约等于参数量×每参数字节数，FP16 为 2 字节，INT4 约 0.5 字节，另需预留 KV Cache 与激活约 10%-30%。24GB 显存可跑 INT4 量化的 30B-34B 模型，或 FP16 的 7B-8B 模型。
本地运行 Stable Diffusion 推荐至少 NVIDIA RTX 3060 12GB 显存起步，RTX 4090 24GB 可流畅生成高分辨率图像，8GB 显存勉强可用但需降低分辨率和批次大小，AMD 显卡可通过 ROCm 支持但兼容性较差。
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Hermes 系列基于 Llama、Mistral 等底座，用高质量合成数据微调，擅长指令遵循、多轮对话、角色扮演与复杂推理，Hermes 2 Pro 起强化函数调用和 JSON 结构化输出，适合 Agent 场景。
Transformer自2017年至今已主导AI近8年，其自注意力机制在NLP、CV、多模态等领域展现强大泛化能力，但面临计算复杂度O(n²)瓶颈、长序列建模效率问题及状态空间模型(如Mamba)等新架构挑战，预计未来3-5年仍将保持主流地位，但混合架构或更高效的注意力替代方案可能逐步分流其统治力。
只能部分缓解。持续学习可增量注入新知识，但面临灾难性遗忘、数据漂移和评估困难；生产中更稳妥的做法是RAG加定期微调，用外部检索承载时效性知识。
昇腾等国产芯片在推理侧已可规模落地，中小集群训练也可行；但单卡算力、HBM带宽、互联与CUDA生态仍有差距，短期以部分替代和混合部署为主。
INT8量化通常精度损失小于1%，INT4约1%至5%，复杂推理、数学与长上下文任务降幅更明显；语义理解整体稳健，主要受离群值、校准数据与方法（GPTQ、AWQ）影响，小模型更敏感。
MoE通过稀疏路由让每个token只激活top-k个专家，总参数量大幅扩张而单步FLOPs基本不变，各专家逐渐分化出专精能力，实现容量与计算解耦，在相同算力预算下获得更高的参数利用效率。