ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#mixture-of-experts

3 บทความ

Meta เปิดน้ำหนัก MobileMoE — MoE สำหรับมือถือที่ใช้ 272M พารามิเตอร์ต่อโทเคน แต่ทำ MMLU 43.7 ทิ้ง Gemma 3 270M ที่ได้ 26.7
โมเดลใหม่

Meta เปิดน้ำหนัก MobileMoE — MoE สำหรับมือถือที่ใช้ 272M พารามิเตอร์ต่อโทเคน แต่ทำ MMLU 43.7 ทิ้ง Gemma 3 270M ที่ได้ 26.7

คืนวันที่ 25 ส.ค. 2026 Meta เปิดน้ำหนัก MobileMoE สามขนาดบน Hugging Face — MoE แบบ fine-grained ที่มี expert 60 ตัว เลือกใช้ 4 ตัวต่อโทเคน ทำให้รุ่นเล็ก 1.3B ใช้จริงแค่ 272M ต่อโทเคน กินพื้นที่ 0.68GB ที่ INT4 และทำ MMLU 43.7 เทียบกับ 26.7 ของ Gemma 3 270M แต่ติดใบอนุญาต FAIR แบบ non-commercial และเป็นเช็กพอยต์ base ล้วน

· อ่าน 7 นาที
GLM-5.2 มาแล้ว: โมเดลเปิดน้ำหนัก 753B context 1M ภายใต้ MIT ไล่บี้ Opus 4.8 บนงาน coding ยาว ๆ
โมเดลใหม่

GLM-5.2 มาแล้ว: โมเดลเปิดน้ำหนัก 753B context 1M ภายใต้ MIT ไล่บี้ Opus 4.8 บนงาน coding ยาว ๆ

Z.ai ปล่อย GLM-5.2 โมเดล MoE 753B พารามิเตอร์ น้ำหนักเปิดภายใต้ MIT License พร้อม context 1M token เสถียร และสถาปัตยกรรม IndexShare ที่ลด FLOP ต่อ token ลง 2.9 เท่าที่ context ยาว ทำคะแนน coding/agentic ไล่บี้ Claude Opus 4.8 และแซง GPT-5.5 ในหลาย benchmark

· อ่าน 6 นาที
DeepSeek V4 เปิด open weights — 1.6T MoE + 1M context บน Apache 2.0 ตีกลับรอบโลกด้วยราคา $0.30/MTok
โมเดลใหม่

DeepSeek V4 เปิด open weights — 1.6T MoE + 1M context บน Apache 2.0 ตีกลับรอบโลกด้วยราคา $0.30/MTok

DeepSeek ปล่อย V4 เป็น open weights ใต้ Apache 2.0 มาพร้อม 2 รุ่น — Pro 1.6T (active 49B) และ Flash 284B (active 13B) ทั้งคู่รองรับ 1M context ด้วยสถาปัตยกรรม hybrid attention (CSA + HCA) ที่ลดต้นทุน inference ลงเหลือ ~27% ของ V3.2 ใน long-context

· อ่าน 6 นาที