Upstage Solar Open 2 開源模型登場！2 張 H200 就能跑 250B AI Agent，支援 100 萬 Token
Upstage 正式推出開源大型語言模型 Solar Open 2，採用 MoE 混合專家與混合注意力架構，擁有 250B 參數卻僅需啟用 15B 即可運算，量化版本最快只需兩張 NVIDIA H200 GPU 即能部署。模型支援 100 萬 Token 上下文、AI Agent、自架私有 …
237 月
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主題文章
由新到舊，第 7 / 15 頁Nanbeige4.2-3B：適合本地端部署的 3B 輕量級 AI 代理模型
這款非嵌入參數僅有 3B 的輕量級模型，透過創新的「迴圈 Transformer（Looped Transformer）」架構，成功打破了體積限制，在多項代理與程式碼基準測試中，越級擊敗了 Qwen3.5-9B 與 Gemma4-12B 等大型模型。本篇文章將帶您深入了解它的架構奧秘、強悍 …
Motif-3-Beta 技術解析：314B 參數與自研 MoE 架構
Motif Technologies 釋出了 Motif-3-Beta 大語言模型。這款 314B 參數的混合專家模型採用全自研 GDLA 架構，支援 256K 長上下文，單次推論僅動用 13B 參數，在 Artificial Analysis 評測中獲得 44 分。
8B 算力打千億巨頭！Poolside 釋出 Laguna S 2.1 長視野程式代理模型
Poolside 最新開源的 Laguna S 2.1 混合專家模型，總參數 118B 但每次僅啟動 8B 參數。支援 100 萬 Token 上下文與原生推理模式，能自主寫出網頁渲染引擎並離線推導數學難題。本文整理 Laguna S 2.1 的實測數據、核心技術與部署方式。
Thinking Machines Inkling 是什麼？975B 開源權重、多模態架構與技術解析
Thinking Machines Lab 正式推出首款從零開始訓練的多模態模型 Inkling，採用 975B 參數混合專家（MoE）架構，並以 Apache 2.0 授權公開模型權重。本文整理 Inkling 的模型架構、41B 激活參數、100 萬 Token 上下文、原生多模態設 …
2.8兆參數開源模型 Kimi K3 解析：MoE 架構、Agent 能力與 API 成本
月之暗面推出目前體量最大的開源模型 Kimi K3！本文深入拆解其 2.8 兆參數背後的極致稀疏 MoE 架構，探討其自主造晶片、寫編譯器的硬核 Agent 能力，以及企業部署與 API 成本優勢。
騰訊開源 Hy3 混合專家模型：2950億參數與「快慢思考」技術，大降 AI 幻覺至 5.4% 全面解析
騰訊混元團隊正式開源新一代 MoE 混合專家模型 Hy3，具備 2950 億總參數與 256K 超長上下文，獨創「快慢思考」機制。本文深度解析 Hy3 架構、192 個專家模組、低至 5.4% 幻覺率的效能指標及開源部署指南，為企業級 AI 提供高性價比全新選擇。
NVIDIA Audex 多模態模型技術全解析：30B MoE 架構、百萬上下文與語音雙模態 AI 新紀元
深入探討 NVIDIA 最新 Nemotron-Labs-Audex 多模態模型！基於 30B 混合專家 (MoE) 架構，支援 100 萬超長上下文與語音對語音 (S2S) 生成。本文完整解析其如何完美統一音訊智慧與文字推理，並附帶 vLLM 部署指南與精選 Q&A。
Mistral AI Leanstral 1.5 深度解析：MoE 架構、Lean 4 形式驗證與部署指南
Mistral AI 釋出開源模型 Leanstral 1.5！本文深度解構其 119B MoE 稀疏激活架構，剖析 miniF2F 滿分與 PutnamBench 等博士級數學推理表現，並提供 vLLM 本地部署與 AI Agent 整合指南。立即掌握任務關鍵型系統的形式驗證新利器！
LongCat-2.0 技術解析：1.6 兆參數 MoE、百萬上下文、LSA 與 N-gram Embedding 全面解讀
LongCat-2.0 是美團（Meituan）開源的 1.6 兆（1.6T）參數混合專家（MoE）大型語言模型，支援 100 萬（1M）上下文，並以超過 5 萬片中國 AI ASIC 晶片完成 35 兆 Token 預訓練。本篇完整解析 LongCat Sparse …