lab NVIDIA Technical Blog · 2 jam lalu · inference

Alibaba merilis bobot terbuka Qwen3.8-2.4T-A95B untuk NVIDIA GB300 NVL72

Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia

Alibaba telah merilis bobot terbuka untuk Qwen3.8-2.4T-A95B (juga dikenal sebagai Qwen3.8-Max), model berbobot terbuka terbesarnya, yang dirancang untuk membawa kemampuan mendekati frontier ke ekosistem terbuka.

Model ini memiliki 2,4 triliun parameter total dengan 95 miliar diaktifkan per token.
Model ini menggunakan arsitektur campuran ahli (MoE) yang halus dikombinasikan dengan hibrida mekanisme perhatian penuh dan linear.
Rilis ini menyoroti penyajian model skala besar ini pada perangkat keras NVIDIA GB300 NVL72.

Kepentingan 2/3 NVIDIA Technical Blog Alibaba (Qwen) NVIDIA Hardware & chips Open weights

Baca aslinya

NVIDIA merilis model Qwen3.6-27B-NVFP4

NVIDIA telah merilis model Qwen3.6-27B-NVFP4 di Hugging Face.

media r/LocalLLaMA · 5 jam lalu · 1 tayangan

Qwen merilis model Qwen3.8-24T

Model Qwen3.8-24T telah dirilis dan sekarang tersedia di Hugging Face.

media MarkTechPost · 11 jam lalu · 1 tayangan

NVIDIA merilis model Nemotron 3.5 Lightning dan router NeMo Switchyard

NVIDIA telah merilis dua artefak sumber terbuka yang dirancang untuk membangun agen AI yang selalu aktif: model Nemotron 3.5 Lightning dan perpustakaan routing NeMo Switchyard. Alat-alat ini mengatasi biaya tinggi dan latensi dari pengiriman setiap langkah dalam alur kerja agen jangka panjang ke model penalaran terdepan dengan menyediakan kemampuan eksekusi dan routing khusus.

media r/LocalLLaMA · 1 hari lalu · 1 tayangan

NVIDIA merilis model Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B

NVIDIA telah merilis model Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B di Hugging Face.

arxiv arXiv cs.LG · 2 hari lalu

Macaron-V1 memperkenalkan keluarga agen-model terbuka dengan Mixture-of-LoRA untuk pembelajaran berkelanjutan

Macaron-V1 adalah keluarga agen-model terbuka yang dirancang untuk kecerdasan eksperiensial, memungkinkan pembelajaran dari lingkungan nyata dan terus belajar setelah penyebaran. Sistem ini berfokus pada dua tujuan: adaptasi melalui perbaikan rekursif pasangan model-harness dan kolaborasi melalui arsitektur Mixture-of-LoRA (MoL) yang memilih adapter LoRA spesialis per giliran pengguna.