Amazon SageMaker JumpStart 2026年前三季度新增100多款模型并简化部署
决策简报
Brief- 发生了什么
- Amazon SageMaker JumpStart 在2026年前三季度新增来自30家提供商的100多款模型，并推出简化版 Model Hub、预配置端点部署选项和 Hugging Face 深度链接集成。
- 为什么重要
- Qwen 相关结果会影响评测基准、技术路线和后续产品判断。
- 影响谁
- Qwen · DeepSeek
- 建议动作
- 升级或复核变更版本
- 地区可用性
- 暂未验证地区可用性差异。
关键事实
- Amazon SageMaker JumpStart 在2026年前三季度新增来自30家提供商的100多款模型，并推出简化版 Model Hub、预配置端点部署选项和 Hugging Face 深度链接集成。 [src-aws-ml]
- 预配置端点部署把实例类型调优从手动基准测试变成四种命名配置，使用 SageMaker 部署开源模型的团队不必再花数周对比组合。 [src-aws-ml]
由事件证据自动生成。
2026年1月至9月，SageMaker JumpStart 新增超过100款模型，覆盖30家提供商。阿里巴巴 Qwen 是最大贡献方，带来29款模型，涵盖推理、代码生成、语音识别、文生语音、嵌入和重排序；NVIDIA 贡献17款，包括 Cosmos3 世界基础模型和 Nemotron 系列；此外还有 Mistral、Google Gemma 4、IBM Granite 4.0、Cohere Command A 等。 部署侧新增四种命名配置：均衡、吞吐优先、延迟优先和成本优先，其中吞吐优先使用推测解码，延迟优先压低首 token 时间，并包含面向 Inferentia 和 Trainium 的 Neuron 优化配置。新的 Model Hub 把完整目录放到 SageMaker AI 控制台首页，可按模态、发布方、模型大小、许可证和框架筛选。 对在 AWS 上部署开源模型的团队来说，Hugging Face 深度链接可直接跳转到预配置的 Studio 环境，省去手动配置 IAM 角色和权限的前置步骤。
摘要依据：已读全文详摘依据上方标注的来源范围整理，内容以原文为准。
来源
- AWS：Machine Learning Blog
Applied ML, infra, and deployment guidance useful for AI builders on AWS.
- AWS：Machine Learning Blog
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