【AI大模型】不是训练出来就能用：系统架构、推理部署与中台能力全解读
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作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与 Agent 架构设计。 热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。
我叫观熵。不是在控熵，就是在观测熵的流动
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✍️ 摘要
从 ChatGPT 到 GPT-4o，从通义2.5 到 DeepSeek-V3，大模型技术从语言处理工具进化为多模态感知与通用智能接口。但模型本身只是入口，真正决定落地价值的，是整个系统能力栈的建设。
本文结合 2025 年最新国产大模型数据，从工程师视角出发，系统梳理大模型的发展演进路径、关键技术跃迁、国产模型能力现状、落地架构模式、安全合规机制与系统建设建议，构建一张覆盖“算法 × 部署 × 安全 × 工程”的能力地图。
如果你是一线研发、系统架构师、模型平台构建者或 AI 工程落地团队，这将是一篇不容错过的全景技术指南。
