StepFun 把 Step 5 Preview 的权重直接开源了,600B 的 MoE 模型每次只激活 27B,还能塞 100 万 token 上下文,Hugging Face 上就能下载。
#MoE
Moondream 上了 OpenRouter,9B 总参数只激活 2B 就能看图写字,价格 0.3 美元一百万输入 token,做图像描述或轻量多模态应用可以试试。
蚂蚁百灵把 560B 的 Ling-3.1-flash 开源了,激活只有 25B,量化后 4 张卡就能跑,还带 1M 上下文,自己部署的团队可以看看。
NVIDIA 开源了个 120B 的多模态模型,激活只有 12B,一块 DGX Spark 就能跑,还有两个边缘小模型,玩本地部署的可以看看。
Meta 把 816B 的编程/智能体模型权重放出来了,MoE 架构跑起来只有 42B 的速度,Mac Studio 512GB 就能装下,还给了实测数据。
816B 的 MoE 模型压成 Q2_K 后一条命令就能本地跑,想试试超大模型本地部署的可以动手了。
Meta 把 MoE 和全模态塞进一个开放权重模型,专攻智能体场景,transformers 和 llama.cpp 当天就能跑,想本地部署的可以试试。
OpenRouter 上了个新模型,Mamba 和 Transformer 混合架构加多标记预测,输出更快,主攻文档处理和视频理解这几类活儿。
阶跃星辰把最大的开放权重模型 Step 5 Preview 放出来了,600B MoE,能跑 24 小时长的 Agent 任务,Hugging Face 上就有 checkpoint,可以用 vLLM 或 SGLang 直接部署。
StepFun 把 600B 的 Step 5 Preview 权重直接开源了,1M 上下文还带视觉输入,搞智能体和长文档的可以去 Hugging Face 下载试试。
Liquid AI 放了个端侧友好模型,24B 总参但只激活 2B,M5 Max 上能跑到 184 tokens/s,跑本地智能体可以试试
蚂蚁又开源了一个大模型,560B 总参但每个 token 只跑 25B,还能塞 100 万 token 上下文,MIT 协议想怎么商用都行。
中国机器人公司 Nature Will 拿 100 万小时人类视频训练了个 50B 的 MoE 模型,专门用来控制 20 自由度的灵巧手,思路挺有意思。
StepFun 新模型 Step 5 Preview 上线当天就能在 vLLM 上跑,稀疏注意力加 MoE,Blackwell 和 Hopper 都能部署,附内核实测数据。
阶跃把 Step 5 Preview 的权重直接放出来了,600B 激活 27B 还能吃 100 万 token 上下文,OpenRouter 调用量已经全球第二,想自建 Agent 的可以上手试试。
Gemini 4 Argon 开放调用了,一次能写 100 万 token,Vals Index 68.90% 排第一,写长文不用再分段拼。
35B 的多模态模型塞进手机只要 3GB 内存,靠 LES 技术把专家权重放闪存按需加载,速度还有 13 tokens/s,搞端侧的可以看看。
Anyscale 要开讲 Ray Serve 推理系统设计了,从 KV cache 优化到 MoE 扩展都讲,还教你算自建 GPU 和 API 计费哪个便宜。
AWS 工程师公开了 MoE 推理内核的三项优化技巧,在 H200 上吞吐量提升 10%,做推理部署的可以参考。
OpenBMB 把 35B 的多模态模型塞进了 3GB 内存,手机能离线读文档、认路牌,还给了 1B 小版本和微调方法,端侧玩法直接变多了。
面壁把 35B 的 MoE 模型塞进 3GB 内存的手机里还能跑 13+ token/s,比 Qwen3.6 同规格得分还高,做端侧应用可以看看。
华为把 30B MoE 模型塞进了手机端侧,内存占用不到 2.5G,麒麟 9050 Pro 的 NPU 性能还提了 140%,端侧 AI 这块值得看看具体参数。
阶跃的 Step 5 Preview 进驻腾讯 WorkBuddy 了,这两周免费用。600B 参数 MoE 架构、100 万上下文,10 月 15 日还要开源权重,可以试试编程能力。
AMD 把 MoRI 通信栈接进 vLLM,让 MoE 推理能跨 pod 用 RDMA 分摊专家和搬 KV cache,搞大模型部署的可以看看基准数据。
一篇 MoE 训练论文:把固定 top-k 换成在 k 附近随机采样,Qwen3-30B-A3B 微调能多拿 2 分,推理成本不变。
Mistral 放出了 1.05 万亿参数的 Le Chonk,激活才 490 亿,还能吃图和百万 token 上下文,权重月底开源。
美国 Reflection 放出了首个开源模型 Beam,500 多亿参数只激活 23B,想用更低算力打 DeepSeek 和 Qwen,写代码推理的可以看看。
训练万亿参数 MoE 模型的负载不均问题有了新解法,DeepSeek-V4-Pro 上实测训练加速最高 1.94 倍,还不用加硬件,做训练的可以看看。
这篇论文把混合专家思路搬进了 DeepONet 和 FNO,专门对付尖界面、异质系数这类难解的 PDE,误差比基线低不少,做科学计算的可以看看。
拿了 20 亿美金的 Reflection 放出首个开源模型 Beam,501B 参数只激活 23B,直接对标 GLM 和 DeepSeek 的 Flash 系列,权重本月放出。
Reflection AI 放出了首个开源模型 Beam,501B 只激活 23B,官方说打平 GLM-5.2 还省 3-4 倍算力,做编程和智能体的可以关注权重发布。
Reflection AI 开源了 Beam,501B 参数 MoE,作者称推理算力只要 GLM-5.2 的三分之一,Apache 2.0 可商用,不过注意这数字只是估算。
德国公司 Aleph Alpha 把 Kolibri 权重完全开源了,Apache 2.0 许可随便用,78B 参数 MoE 架构还特意喂了 21% 德语数据。