lab NVIDIA Technical Blog · há 2 h · inference

Alibaba libera pesos abertos do Qwen3.8-2.4T-A95B para NVIDIA GB300 NVL72

Traduzido do English → Português (BR)

A Alibaba liberou os pesos abertos do Qwen3.8-2.4T-A95B (também conhecido como Qwen3.8-Max), seu maior modelo de pesos abertos, projetado para trazer capacidades próximas às de fronteira para o ecossistema aberto.

O modelo possui 2,4 trilhões de parâmetros totais com 95 bilhões ativados por token.
Ele utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) refinada combinada com um híbrido de mecanismos de atenção completa e linear.
O lançamento destaca o serviço deste modelo em larga escala no hardware NVIDIA GB300 NVL72.

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

Ler original

NVIDIA lança o modelo Qwen3.6-27B-NVFP4

A NVIDIA lançou o modelo Qwen3.6-27B-NVFP4 no Hugging Face.

media r/LocalLLaMA · há 5 h · 1 visualização

Qwen lança o modelo Qwen3.8-24T

O modelo Qwen3.8-24T foi lançado e já está disponível no Hugging Face.

media MarkTechPost · há 11 h · 1 visualização

NVIDIA lança modelo Nemotron 3.5 Lightning e roteador NeMo Switchyard

A NVIDIA lançou dois artefatos de código aberto projetados para construir agentes de IA sempre ativos: o modelo Nemotron 3.5 Lightning e a biblioteca de roteamento NeMo Switchyard. Essas ferramentas abordam o alto custo e a latência de enviar cada etapa de fluxos de trabalho de agentes de longa duração para modelos de raciocínio de ponta, fornecendo capacidades especializadas de execução e roteamento.

media r/LocalLLaMA · há 1 d · 1 visualização

NVIDIA lança o modelo Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B

A NVIDIA lançou o modelo Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B no Hugging Face.

arxiv arXiv cs.LG · há 2 d

Macaron-V1 apresenta família de modelos de agente aberta com Mixture-of-LoRA para aprendizado contínuo

O Macaron-V1 é uma família de modelos de agente aberta projetada para inteligência experiencial, permitindo aprendizado a partir de ambientes reais e continuidade do aprendizado após a implantação. O sistema foca em dois objetivos: adaptação por meio da melhoria recursiva dos pares modelo-arreio e colaboração via arquitetura Mixture-of-LoRA (MoL) que seleciona adaptadores LoRA especialistas por turno do usuário.