Tim Qwen telah merilis model Qwen3.8-Flash-Next, yang kini tersedia di ModelScope.
Rilis ini memperkenalkan varian baru dalam seri Qwen3.8-Flash.
media
r/LocalLLaMA
·
9 hari lalu
·
open_models
Qwen merilis model Qwen3.8-Flash-Next
Diterjemahkan dari English → Bahasa Indonesia
Artikel terkait
media
r/LocalLLaMA
·
1 jam lalu
Langsung
AntLing membuka sumber kode Ling-3.0-flash-Fin, model yang ditingkatkan untuk keuangan
Ant Group telah membuka sumber kode Ling-3.0-flash-Fin, model pertama dalam keluarga Ant Ling dengan kemampuan keuangan yang ditingkatkan, yang dikembangkan bersama institusi keuangan terkemuka dan pakar domain.
media
r/LocalLLaMA
·
2 hari lalu
·
4 tayangan
Qwen merilis Qwen3.8-Max-0902 dengan 2,4T parameter dan konteks 1M
Alibaba telah merilis versi yang ditingkatkan dari model bahasa besarnya, Qwen3.8-Max-0902. Model baru ini memiliki 2,4 triliun parameter dan mendukung jendela konteks sebesar 1 juta token.
media
AI News (smol.ai)
·
6 hari lalu
·
29 tayangan
Z.ai, Tencent, dan Alibaba merilis GLM-5.3, Hy4-preview, dan Qwen3.8 Flash dengan bobot terbuka
Berita AI minggu ini menyoroti rilis model bobot terbuka yang signifikan dari Z.ai, Tencent, dan Alibaba, bersamaan dengan perkembangan dalam infrastruktur inferensi dan benchmarking agen.
media
MarkTechPost
·
8 hari lalu
·
28 tayangan
Tim Qwen Alibaba merilis Qwen3.8-Flash-Next, pratinjau MoE 125B yang mendahului Qwen4
Tim Qwen Alibaba telah merilis Qwen3.8-Flash-Next, model Mixture-of-Experts multimodal berbobot terbuka yang dirancang untuk mendahului arsitektur seri Qwen4 mendatang. Titik pemeriksaan ini menggabungkan tulang punggung 125B dengan tabel embedding N-gram 51B dan modul prediksi multi-token 4B, mengaktifkan hanya 6B parameter per token.
arxiv
arXiv cs.LG
·
11 hari lalu
·
15 tayangan
Quantization-Aware Healing memulihkan LLM 4-bit lebih cepat daripada QAT
Para penulis memperkenalkan Quantization-Aware Healing (QAH), sebuah pipa yang mendistilasi siswa 4-bit langsung dari model tanpa kompresi untuk memulihkan kinerja yang hilang selama kompresi struktural dan kuantisasi. Diterapkan pada GPT-OSS 120B, metode ini menghasilkan Hypernova-60B, yang menyamai atau mengalahkan sumber bfloat16 pada 7 dari 9 benchmark sambil menggunakan sekitar 4 kali lebih sedikit memori bobot.