A equipe da Qwen lançou o modelo Qwen3.8-Flash-Next, que agora está disponível no ModelScope.
Este lançamento introduz uma nova variante na série Qwen3.8-Flash.
media
r/LocalLLaMA
·
há 9 d
·
open_models
Qwen lança o modelo Qwen3.8-Flash-Next
Traduzido do English → Português (BR)
Artigos relacionados
media
r/LocalLLaMA
·
há 1 h
Ao vivo
AntLing abre o código-fonte do Ling-3.0-flash-Fin, um modelo aprimorado para finanças
A Ant Group abriu o código-fonte do Ling-3.0-flash-Fin, o primeiro modelo da família Ant Ling com capacidades financeiras aprimoradas, desenvolvido em parceria com instituições financeiras de ponta e especialistas do setor.
media
r/LocalLLaMA
·
há 2 d
·
4 visualizações
Qwen lança Qwen3.8-Max-0902 com 2,4T parâmetros e contexto de 1M
A Alibaba lançou uma versão aprimorada de seu modelo de linguagem grande, o Qwen3.8-Max-0902. O novo modelo possui 2,4 trilhões de parâmetros e suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
media
AI News (smol.ai)
·
há 6 d
·
29 visualizações
Z.ai, Tencent e Alibaba lançam GLM-5.3, Hy4-preview e Qwen3.8 Flash de pesos abertos
As notícias de IA desta semana destacam lançamentos significativos de modelos de pesos abertos da Z.ai, Tencent e Alibaba, além de avanços em infraestrutura de inferência e avaliação de agentes.
media
MarkTechPost
·
há 8 d
·
28 visualizações
Equipe Qwen da Alibaba lança Qwen3.8-Flash-Next, uma prévia de 125B do MoE que antecipa o Qwen4
A equipe Qwen da Alibaba lançou o Qwen3.8-Flash-Next, um modelo Mixture-of-Experts multimodal de pesos abertos projetado para antecipar a arquitetura da próxima série Qwen4. O checkpoint combina uma base de 125B com uma tabela de embeddings N-gram de 51B e um módulo de previsão multi-token de 4B, ativando apenas 6B de parâmetros por token.
arxiv
arXiv cs.LG
·
há 11 d
·
15 visualizações
Quantization-Aware Healing recupera LLMs de 4 bits mais rápido que QAT
Os autores apresentam Quantization-Aware Healing (QAH), um pipeline que destila estudantes de 4 bits diretamente de modelos não comprimidos para recuperar o desempenho perdido durante a compressão estrutural e quantização. Aplicado ao GPT-OSS 120B, este método produz Hypernova-60B, que iguala ou supera a fonte bfloat16 em 7 dos 9 benchmarks enquanto usa aproximadamente 4 vezes menos memória de peso.