AI硬件大爆发，这个小魔盒直击端侧AIGC的痛点

私有本地化部署：AI硬件的未来

随着当下AI的高速发展，今年将会迎来“大模型应用爆发元年”。市面上不少大模型产品应运而生，在大模型普惠应用井喷的时代，这类产品的使用存在许多门槛和风险，比如高昂的服务器部署成本、在运行过程中会过度依赖网络状态、以及难以保障数据的安全性等问题。

为了解决大模型产品使用期间所产生的算力成本高、网络波动、数据隐私等问题，Firefly开源团队推出可本地化部署的人工智能盒子：AIBOX-1684X

Firefly人工智能新品：AI算力小魔盒

AIBOX-1684X支持主流大模型私有化部署，仅掌心大小的体积就能把AI能力私有化，能够满足个性化的AI部署！其算力高达32Tops，拥有八核2.3GHz处理器，兼具稳定性、私密性、精致小巧等特性。

支持主流大模型

AIBOX-1684X几乎支持目前主流大模型的本地化运行，包括LLaMa3，ChatGLM3，Qwen等语言大模型，SAM等视觉大模型，以及Stable Diffusion AI绘图。

私有化部署：我的AI我做主

○ 本地化部署，无惧断网

无需网络即可使用AI的能力，不受网络状态影响，任务运行更稳定。

支持主流

○ 开源透明，安全无风险

使用全开源AI模型部署工具链，透明可信任，做到零安全隐患。

○ 精致小巧，随处部署

仅掌心大小，10cm内的小方盒，表面柔润精致的铝合金切割工艺，在哪部署都合适。

极致性能：让AI秒回，无需多等

千字文本生成仅需10.2秒

AIBOX在本地运行时，拥有极快的响应时间，能够更好地提升用户体验。例如在Qwen1.5-1.8B模型中，推理性能可达到32.5 token/s，相当于其生成一篇1000字的文章仅需约10.2秒，可实现自然语言的快速问答。

标准图像生成仅需7秒

支持 AIGC 领域的 Stable DiffusionV1.5 图像生成模型，在Stable Diffusion V1.5模型中，生成512* 512尺寸的图片仅需约7秒。

支持多种深度学习框架

AIBOX支持所有主流大模型深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle、ONNX和Darknet，并支持自定义算子开发。

高配硬件性能，AI运行畅通无阻

搭载SOPHON算能AI处理器BM1684X，拥有八核ARM Cortex-A53，最高主频2.3GHz，最高支持32路1080P H.264/H.265的视频解码，32路1080P高清视频全流程处理（解码+AI分析）