v0.29.0rc2 リリースには、プレフィックス覆い項目を適切に処理するための SHM ワーカーキャッシュのバグフィックスが含まれています。
- SHM ワーカーキャッシュでプレフィックス覆い項目が正しく処理されなかった問題を解決します。
v0.29.0rc2 リリースには、プレフィックス覆い項目を適切に処理するための SHM ワーカーキャッシュのバグフィックスが含まれています。
DeepSeekはHugging FaceにDeepSeek-V4-Flash-Vision-Expモデルのチェックポイントを公開しました。 リポジトリは現在、一般公開されています。
アリババのQwenチームは、今後のQwen4シリーズのアーキテクチャをプレビューするために設計されたオープンウェイトのマルチモーダルMixture-of-ExpertsモデルであるQwen3.8-Flash-Nextをリリースしました。このチェックポイントは、125Bのバックボーンと51BのN-gram埋め込みテーブル、および4Bのマルチトークン予測モジュールを組み合わせており、トークンごとに6Bのパラメータのみがアクティブになります。
智譜AIは、GLM-5シリーズで初めてネイティブにマルチモーダルに対応したモデルであるGLM-5.3-Flashと、glm5_nextアーキテクチャの初のオープンウェイトリリースを発表しました。320Bパラメータのモデルは、30Tトークンのマルチモーダルコーパスで学習され、長いコンテキストの推論コストを削減するために、ハイブリッドなスパース注意機構と線形注意機構を組み合わせています。
ZaiはGLM-5.3-Flashを発表しました。これはGLM-5シリーズ初のネイティブマルチモーダルモデルです。長いコンテキストのサービングコストを削減しつつ、正確な能力を維持するために、スパースと線形の注意力を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しています。
智譜は、GLM-5シリーズ初のネイティブマルチモーダルモデルであるGLM-5.3-Flashを発表しました。このモデルは、スパースアテンションと線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用し、精度を維持しつつ長文脈の推論コストを削減します。
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