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10 分钟一键部署 Qwen3.5-35B 去审查版 —— NexGPU 实操指南

10 分钟一键部署 Qwen3.5-35B 去审查版 —— NexGPU 实操指南

TL;DR：借助 NexGPU 平台，选用预设模板后，大约 10 分钟就能完成 Qwen3.5 Aggressive 去审查版部署，整个过程无需手动搭建环境。继续选择在L站内测，各位佬通过我们的连接注册，前言最近逛论坛时看到有大佬分享了 Qwen3.5 的部署方法，不过对很多新手来说，实际操作依然不太友好，或者受限于本地设备性能，没办法亲自体验。正好公...

默认分类 2026-03-18 16人浏览
nexgpu Qwen35 GPU服务器 一键部署 去审查版
Qwen3.5 去限制版本上线：零拒答，4090 也能本地运行

Qwen3.5 去限制版本上线：零拒答，4090 也能本地运行

有人将 Qwen3.5-35B-A3B 的安全拒答机制移除，做出了一个完全不会拒绝回答的版本。针对 465 个通常会触发模型拒绝的提示词进行了测试，最终拒绝次数为：0。这个模型名为 Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive，提供 GGUF 格式，可直接在 llama.cpp、LM Studio、Jan...

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Qwen35 本地部署 大语言模型 GGUF 4090
使用 dstack 在 nexgpu 上部署 LLMs

使用 dstack 在 nexgpu 上部署 LLMs

dstack 是一个开源的 GPU 编排工具，能够自动化管理实例配置和生命周期，并支持跨云服务提供商的部署。本指南将逐步介绍如何以 nexgpu 作为后端使用 dstack，将声明式基础设施与具有竞争力的 GPU 市场价格结合。dstack 的独特之处有哪些？主要功能包括：基础设施即代码 ：通过 YAML 文件定义 GPU 需求、价格限制以及工作负载自...

默认分类 2026-03-03 24人浏览
dstack nexgpu LLM部署 GPU编排 成本优化
深入解析 Wan 2.2：人工智能视频生成的全新方法

深入解析 Wan 2.2：人工智能视频生成的全新方法

如果你曾尝试生成 AI 视频并感叹：“这效果不错，但不是我想要的”，那你并非孤例！Wan 2.2 旨在解决视频生成中的扩展性与效率问题。作为首批采用混合专家（MoE）架构的开源视频生成模型之一，它支持更高效的训练。由阿里通义实验室研发，该模型赋予创作者更强的控制能力，能够更加精确地遵循指令，呈现流畅的动作和电影级画质，同时无需大幅增加算力需求。在 ne...

默认分类 2026-03-03 25人浏览
人工智能视频生成 混合专家架构 文本转视频 图像转视频 高效视频生成
WAN 2.2 对比 LTX-2：你应该选择哪款 AI 视频模型？

WAN 2.2 对比 LTX-2：你应该选择哪款 AI 视频模型？

如果只需构思一个场景，就能像在脑海中浮现一样，瞬间将其转化为视频，那该多好？虽然技术尚未完全达到这一境界，但如今最先进的人工智能视频生成模型正将我们推向更近的距离。今天，我们将深入探讨 WAN 2.2 与 LTX-2，这是两款能将文字与图像转化为短篇视频的开源/开放权重模型。WAN 2.2 与 LTX-2 对比解析：如何选择 AI 视频生成模型从表层看...

默认分类 2026-03-03 23人浏览
admin

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