แท็ก

#InternLM

4 บทความ

InternLM ปล่อย Intern-Decision — โมเดลตัดสินใจแบบเปิดตัวแรกที่ค่าเฉลี่ยแซง Jev (90.02 ต่อ 88.74) ขนาด 4B รับภาพได้ Apache-2.0 แต่ยังแพ้ Jev ชัดเรื่องกันเจลเบรก
โมเดลใหม่

InternLM ปล่อย Intern-Decision — โมเดลตัดสินใจแบบเปิดตัวแรกที่ค่าเฉลี่ยแซง Jev (90.02 ต่อ 88.74) ขนาด 4B รับภาพได้ Apache-2.0 แต่ยังแพ้ Jev ชัดเรื่องกันเจลเบรก

InternLM ปล่อย Intern-Decision ขนาด 0.8B, 2B และ 4B บน Hugging Face เมื่อ 26 ก.ย. เป็นโมเดลตัดสินใจแบบหลายคำถามในการ forward ครั้งเดียว รับภาพได้ ต่อยอดจาก Qwen3.5 รุ่น 4B ได้ค่าเฉลี่ย 7 ชุดทดสอบ 90.02% เทียบกับ 88.74% ของ Jev และตอบใน 44 ms บน RTX 4090 แต่ชนะส่วนใหญ่จาก Typed Decision กับ ToolACE ขณะที่ WildJailBreak ยังแพ้ Jev 6.4 จุด

· อ่าน 4 นาที
Atria Dawn Preview: โมเดล agentic 744B จาก Shanghai AI Lab ที่วางน้ำหนัก 1.51 TB ไว้บน Hugging Face — ติดป้าย MIT แต่ในรีโปไม่มีไฟล์ LICENSE
โมเดลใหม่

Atria Dawn Preview: โมเดล agentic 744B จาก Shanghai AI Lab ที่วางน้ำหนัก 1.51 TB ไว้บน Hugging Face — ติดป้าย MIT แต่ในรีโปไม่มีไฟล์ LICENSE

Shanghai AI Laboratory ปล่อย Atria Dawn Preview — โมเดล agentic แบบ MoE 744B ที่ต่อยอดจากฐาน GLM-5.2 เปิดน้ำหนักเต็ม 1.51 TB บน Hugging Face พร้อม FP8 และคอนเท็กซ์ 256K ทำคะแนนสูงสุดใน 5 จาก 16 เบนช์มาร์กที่รายงานเอง รวม CyberGym 86.5 และ BrowseComp 92.5 — แต่การ์ดโมเดลติดป้าย MIT ทั้งที่ลิงก์ LICENSE ในรีโปเปิดไม่ขึ้น

· อ่าน 7 นาที
Intern-S2-397B ตัวเต็มเปิดน้ำหนัก Apache-2.0 — config เหมือน Qwen3.5-397B-A17B ทุกค่ายกเว้น vocab น้ำหนักจับคู่ได้ที่ r≈0.998 แต่การ์ดไม่เอ่ยชื่อ Qwen และแถว SWE-Bench-Pro ของคู่แข่งเปลี่ยนไปจากตารางฉบับ Preview
โมเดลใหม่

Intern-S2-397B ตัวเต็มเปิดน้ำหนัก Apache-2.0 — config เหมือน Qwen3.5-397B-A17B ทุกค่ายกเว้น vocab น้ำหนักจับคู่ได้ที่ r≈0.998 แต่การ์ดไม่เอ่ยชื่อ Qwen และแถว SWE-Bench-Pro ของคู่แข่งเปลี่ยนไปจากตารางฉบับ Preview

13 ก.ย. Shanghai AI Lab อัปโหลด Intern-S2-397B โมเดลมัลติโมดัลสายวิทยาศาสตร์ขนาด 403B (BF16 807 GB, FP8 406 GB) ใต้ Apache-2.0 — config ตรงกับ Qwen3.5-397B-A17B ทุกค่ายกเว้น vocab ที่เพิ่ม 3,072 โทเคน และ layernorm ห้าชั้นที่สุ่มตรวจจับคู่กับ Qwen ได้ที่ r 0.997–0.999 แต่การ์ดไม่เอ่ยชื่อฐาน ตารางรายงาน SWE-Bench-Pro 68.54 ขณะที่คะแนนของ Claude Opus 4.8 และ GLM-5.2 ในแถวเดียวกันเปลี่ยนไปจากตารางฉบับ Preview เดือน ก.ค. โดยไม่มีคำอธิบาย

· อ่าน 6 นาที
Intern-S2-Mobius — สถาปัตยกรรมที่แยก "ความรู้" ออกจาก "การให้เหตุผล" น้ำหนัก 35B ใบอนุญาต Apache-2.0 และเร็วขึ้นเกือบ 4 เท่า
โมเดลใหม่

Intern-S2-Mobius — สถาปัตยกรรมที่แยก "ความรู้" ออกจาก "การให้เหตุผล" น้ำหนัก 35B ใบอนุญาต Apache-2.0 และเร็วขึ้นเกือบ 4 เท่า

ทีม InternLM เผยแพร่เปเปอร์ Mobius-v0 เมื่อ 14 ส.ค. 2026 — สถาปัตยกรรมที่ย้ายความรู้ออกจาก FFN ประจำเลเยอร์ไปไว้ใน Memory ก้อนกลางที่ทุกชั้นใช้ร่วมกัน โมเดล 35B ที่ต่อยอดจาก Qwen3.5 ทำคะแนนใกล้เคียงเดิมแต่เร็วขึ้นเกือบ 4 เท่า และน้ำหนักอยู่บน Hugging Face แล้วภายใต้ Apache-2.0

· อ่าน 6 นาที