阿里通义实验室发布Qwen3-Next架构,3B激活参数性能对标旗舰,成本效率双突破
阿里通义实验室近日宣布推出新一代基础模型架构Qwen3-Next,并同步开源基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型。这款拥有800亿参数的模型仅激活30亿参数,在保持高效能的同时显著降低了计算资源消耗。据实验室披露,该模型在Qwen3预
阿里通义实验室近日宣布推出新一代基础模型架构Qwen3-Next,并同步开源基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型。这款拥有800亿参数的模型仅激活30亿参数,在保持高效能的同时显著降低了计算资源消耗。据实验室披露,该模型在Qwen3预
阿里通义实验室近日正式推出新一代基础模型架构Qwen3-Next,并同步开源基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型。这款拥有800亿参数的模型仅激活30亿参数,在性能与效率之间实现了突破性平衡,其核心创新在于通过架构优化大幅降低计算资源
今天凌晨,阿里通义实验室正式发布下一代基础模型架构Qwen3-Next,并训练了基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型,该模型拥有800亿个参数仅激活30亿个参数。
今天凌晨,阿里通义实验室正式发布下一代基础模型架构Qwen3-Next,并训练了基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型,该模型拥有800亿个参数,仅激活30亿个参数。
在数字化时代,手机与电脑之间的文件传输已成为日常高频需求。无论是备份照片、传输工作文档,还是同步音乐视频,掌握高效安全的传输方法至关重要。本文将从有线连接、无线传输、第三方工具、云存储四大维度,系统解析20种主流传输方案,并针对不同场景提供优化建议,帮助用户根
从年初的 Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Flash 到最近的 GPT-5、DeepSeek V3.1,走在前面的模型厂商无一不在思考:在保证准确性的前提下,如何让 AI 既能以最少的算力去解决每一个问题,又能在最短的时间内给出回应?
TensorRT-LLM 在 NVIDIA Blackwell GPU 上创下了 DeepSeek-R1 推理性能的世界纪录,Multi-Token Prediction (MTP) 实现了大幅提速。我们在之前的博客[1] 中介绍了 DeepSeek-R1 模
deepseek mtp deepseekr1 r1mtp 2025-08-28 18:26 6
近日,AI界发生了一起令人啼笑皆非的事件。DeepSeek,这一备受瞩目的AI模型,在其最新发布的V3.1版本中,意外地展现出了对汉字“极”的异乎寻常的偏爱。
这个先进的 AI 为何会突然对一个汉字「情有独钟」?DeepSeek 最新的 V3.1 模型上线不到一周,就因一个离奇的 Bug 引发社区热议:无论任务是写代码还是整理物理试卷,模型总会莫名其妙地在文本中插入「极」字,甚至在自我修复时也无法幸免 。
8月11日,百川智能今日发布开源医疗增强大模型Baichuan-M2,该模型在HealthBench上得分60.1,超越OpenAI最新开源模型gpt-oss120b的57.6分,位列世界第一。Baichuan-M2模型尺寸为32B,相比其他模型更小,但医疗能
百川智能发布开源医疗增强大模型Baichuan-M2。宣布超越OpenAI 8月6日开源两款大模型——主打部署成本超低和医疗能力,在所有开源模型中,登顶全球第一。
光纤盒系统广泛应用于结构化布线,以确保高效有序的光纤连接。其功能的关键在于保持正确的极性,以确保连接设备之间的发送(Tx)和接收(Rx)信号正确对齐。错误的光纤极性可能导致通信故障,因此,光纤极性维护是光纤网络设计和安装中的一个重要考虑因素。本文探讨了光纤盒系
如今,后发优势再一次来到了大洋此岸,以华为为代表的中国科技企业,纷纷提出对MoE架构的优化重组方案。尤其是华为的MoGE架构,不仅克服了MoE负载不均衡及效率瓶颈的弊病,还能够降本增效,便于训练和部署。
然而主流的MoE架构大模型,却苦于其结构上的“先天不足”:巨大的硬件成本与多重拖累效率的环节,使得中国企业在这场芯片堆砌与效率挖掘的苦径上难以提速。
在移动办公与多设备协同成为常态的今天,手机与电脑间的文件传输需求早已突破简单的"导照片"范畴。从设计师同步高清素材到程序员调试移动端代码,从学生党提交课堂作业到自媒体创作者管理多平台内容,高效稳定的跨设备文件交互已成为现代人必备的数字生存技能。本文将深度解析主