Команда Qwen выпустила модель Qwen3.8-Flash-Next, которая теперь доступна на ModelScope.
Это обновление представляет новый вариант в серии Qwen3.8-Flash.
media
r/LocalLLaMA
·
9 д назад
·
open_models
Qwen выпустила модель Qwen3.8-Flash-Next
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
media
r/LocalLLaMA
·
1 ч назад
Live
AntLing открыл исходный код Ling-3.0-flash-Fin, модели с улучшенными финансовыми возможностями
Ant Group открыла исходный код Ling-3.0-flash-Fin, первой модели семейства Ant Ling с улучшенными финансовыми возможностями, разработанной совместно с ведущими финансовыми учреждениями и экспертами в этой области.
media
r/LocalLLaMA
·
2 д назад
·
4 просмотра
Qwen выпустила Qwen3.8-Max-0902 с 2,4 трлн параметров и контекстом на 1 млн токенов
Alibaba выпустила обновленную версию своей большой языковой модели Qwen3.8-Max-0902. Новая модель имеет 2,4 триллиона параметров и поддерживает контекстное окно объемом 1 миллион токенов.
media
AI News (smol.ai)
·
6 д назад
·
29 просмотров
Z.ai, Tencent и Alibaba выпустили модели с открытым весом GLM-5.3, Hy4-preview и Qwen3.8 Flash
В новостях ИИ этой недели выделены значимые выпуски моделей с открытым весом от Z.ai, Tencent и Alibaba, а также разработки в области инфраструктуры вывода и бенчмарков для агентов.
media
MarkTechPost
·
8 д назад
·
28 просмотров
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next — 125B MoE с предпросмотром архитектуры Qwen4
Команда Qwen от Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next, мультимодельную модель Mixture-of-Experts с открытыми весами, предназначенную для демонстрации архитектуры будущей серии Qwen4. Чекпоинт сочетает в себе базовую модель на 125B параметров, таблицу N-граммных эмбеддингов на 51B и модуль многозадачного предсказания токенов на 4B, активируя лишь 6B параметров на каждый токен.
arxiv
arXiv cs.LG
·
11 д назад
·
15 просмотров
Quantization-Aware Healing восстанавливает 4-битные LLM быстрее, чем QAT
Авторы представляют Quantization-Aware Healing (QAH), конвейер, который дистиллирует студентов 4-битных моделей непосредственно из несжатых моделей для восстановления производительности, потерянной во время структурного сжатия и квантования. Примененный к GPT-OSS 120B, этот метод производит Hypernova-60B, который соответствует или превосходит источник bfloat16 на 7 из 9 бенчмарков, используя примерно в 4 раза меньше памяти весов.