L'équipe de Qwen a publié le modèle Qwen3.8-Flash-Next, désormais disponible sur ModelScope.
Cette version introduit une nouvelle variante dans la série Qwen3.8-Flash.
L'équipe de Qwen a publié le modèle Qwen3.8-Flash-Next, désormais disponible sur ModelScope.
Cette version introduit une nouvelle variante dans la série Qwen3.8-Flash.
Ant Group a ouvert le code source de Ling-3.0-flash-Fin, le premier modèle de la famille Ant Ling avec des capacités financières améliorées, développé en collaboration avec des institutions financières de premier plan et des experts du domaine.
Alibaba a publié une version améliorée de son grand modèle de langage, Qwen3.8-Max-0902. Le nouveau modèle dispose de 2,4 billions de paramètres et prend en charge une fenêtre de contexte de 1 million de tokens.
Les actualités IA de cette semaine mettent en lumière d'importantes publications de modèles à poids ouverts par Z.ai, Tencent et Alibaba, ainsi que des avancées dans l'infrastructure d'inférence et l'évaluation des agents.
L'équipe Qwen d'Alibaba a publié Qwen3.8-Flash-Next, un modèle multimodal à experts mélangés (Mixture-of-Experts) à poids ouverts conçu pour anticiper l'architecture de la future série Qwen4. Le point de contrôle associe une colonne vertébrale de 125B à une table d'embeddings N-gram de 51B et un module de prédiction multi-jeton de 4B, n'activant que 6B de paramètres par jeton.
Les auteurs présentent Quantization-Aware Healing (QAH), un pipeline qui distille des étudiants 4 bits directement depuis des modèles non compressés pour récupérer la performance perdue lors de la compression structurelle et de la quantification. Appliqué à GPT-OSS 120B, cette méthode produit Hypernova-60B, qui égale ou bat la source bfloat16 sur 7 des 9 benchmarks tout en utilisant environ 4 fois moins de mémoire de poids.
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