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全志/其他ARM芯片能跑AI模型吗
📱 E2 硬件→部署路由 · 全志A733/H616/H618/泰山派
状态：小众但有玩家尝试
也这样说： 全志 a733 h616 h618 泰山派 arm soc 其他芯片
可能根因：- 全志/晶晨等其他ARM SoC也有AI能力
- DIY玩家/低成本方案选择
- 生态比瑞芯微更弱
解决方案
💡 排坑指南（2条）
全志A733平板搭端侧Deepseek平台
B站DOT小文哥实测：全志A733平板8GB+128GB UFS3.0跑DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，Android 15环境；动态8bit量化约3.5 tok/s，静态量化约4-6 tok/s
时效：2026-09
打开 ↗泰山派3M端侧AI部署(附加成本15元)
B站创客视频：泰山派3M+40PIN GPIO顶板+1.8寸LCD+USB摄像头，跑whisper语音转文字+多模态大模型本地运行；总附加成本仅15元
时效：2026-09
打开 ↗⚠️ 避坑提醒（2条）
全志H618 VPU支持INT4但工具链不完善
全志H616/NanoPi R5C的VPU支持原生INT4张量运算且开放DMA直通，但SDK文档少、社区小，踩坑基本靠自己摸
时效：2026-09
打开 ↗全志H618只有1GB内存跑不了YOLOv8 暂无外链
H618标配1GB LPDDR4最高4GB，1GB内存通常难以运行YOLOv8n这类模型；H618更适合MobileNet等轻量分类/检测任务，跑YOLOv8至少需要2GB+内存
时效：2026-09
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