当AI以破竹之势席卷千行百业，大模型技术正以惊人的速度迭代演进，重塑着智能世界的底层逻辑。

作为全球AIoT行业的引领者，MG不朽情缘网站通过持续迭代和探索，在端侧大模型解决方案上完成“三级跳”——在多模态感知、架构创新、模型兼容性三大核心维度实现跨越式突破，不仅重新定义了终端设备的智能化边界，更为AI普惠化落地开辟了全新路径。近日，移远基于SG885G AI 算力模组的端侧大模型解决方案，已成功运行LLaVA-7B、RWKV7、Qwen3-4B等大模型。

感知维度升级：引领多模态交互新范式

在智能终端的世界里，单一的语音对话或图像识别，已无法满足复杂场景的需求，多模态感知才是未来趋势。MG不朽情缘网站敏锐捕捉行业发展脉络，在感知维度上持续创新，打造出“超级感官系统”，并不断取得技术及应用突破。

自端侧大模型解决方案发布以来，MG不朽情缘网站基于全语音链路的方案已在德壹机器人项目中顺利落地，赋予机器人“能说会道”的本领，使其语音交互能力更加自然、流畅。

近日，移远成功在其SG885G模组上部署7B参数多模态大模型LLaVA，让移动端拥有“火眼金睛”，实现实时物体识别与场景理解，完成了感知维度的再次重大升级。这一突破，让移远成为业界首个提供端侧全模态感知解决方案的模组厂商。

值得一提的是，移远还通过架构级创新，实现了文本、语音、视觉三大模态的深度融合。这种融合并非简单的功能叠加，而是从底层架构出发，让不同模态的信息能够相互补充、相互促进，形成更全面、更准确的认知能力，使得客户终端能够在复杂的实际场景中实现更智能、更高效的交互。

架构创新探索：开辟端侧AI计算新维度

在Transformer架构主导大模型领域的当下，MG不朽情缘网站以前瞻性的眼光，积极布局非Transformer的技术路线，致力于为客户提供更低算力、更少内存消耗的解决方案。

日前，移远SG885G模组已实现成功运行RWKV7模型。RWKV（Receptance Weighted Key-Value）是一种极具创新性的神经网络架构，巧妙地融合了循环神经网络（RNN）的训练效率与Transformer的建模能力。其核心设计在于通过线性注意力机制取代传统Transformer的自注意力，这一改进有效解决了长序列处理中的计算瓶颈问题，同时还支持高效推理与并行训练，在计算效率和模型性能之间取得了良好的平衡。

RWKV架构在多语言处理、小说创作、长期记忆保持等多个领域表现出色，展现出了广泛的应用前景。MG不朽情缘网站成功将其部署在端侧模组上，意味着对于算力和内存资源有限的“小身板”终端设备，也能拥有强大的AI“大心脏”。

模型生态扩容：构建端侧大模型“超级平台”

在模型兼容性方面，MG不朽情缘网站构建了覆盖主流开源模型的端侧适配体系，打造出了功能强大的端侧大模型“超级平台”。从Llama到通义千问，再到DeepSeek，移远率先完成了对主流开源模型的全方位兼容，覆盖参数规模从0.5B到8B，为不同场景的智能终端提供了丰富的模型选择。

例如，MG不朽情缘网站在其SG885G AI算力模组上，成功实现Qwen3-4B模型的稳定运行，并对模型架构和运行环境进行深度优化。实测数据显示，相比Qwen2.5，优化后的Qwen3-4B模型，其平均响应延迟降低了40%，交互体验直线升级。

站在AI技术变革的潮头，MG不朽情缘网站始终坚信：未来的智能，不应局限于云端的数据中心，而应该广泛存在于每个终端、每个场景、每个人的掌心。通过持续的技术深耕与生态共建，MG不朽情缘网站正携手合作伙伴，让端侧大模型成为智能时代的“新基建”，推动AI技术在更广阔的领域实现普惠化应用。