Новости: moe
Ant Group открывает исходный код Ling-3.1-flash под лицензией MIT: 560 млрд параметров, 25 млрд активных, контекст 1 млн
Ant Group опубликовала веса Ling-3.1-flash на Hugging Face под лицензией MIT. Это гибридная модель MoE на 560 млрд параметров с 25 млрд активных параметров на токен и контекстом 1 млн токенов. Используйте ее для улучшения агентов, поиска и разработки ПО.

NaiveAI Open-Weights Naive-N0.5-Flash: 309B MoE, Hybrid SWA-DSA 1M Context, MIT
NaiveAI выпустила Naive-N0.5-Flash под открытой лицензией MIT: 309B MoE с 15.5B активных параметров, гибридным SWA–DSA и нативным контекстом 1М токенов для кодинга и ИИ-разработки, построенная на MiMo-V2.5 без слоев full-attention.

hugging face, MIT, moe, naiveai, pandaily.com, ИИ, код
StepFun представляет Step 5: 600B Sparse MoE, 1M контекст, веса открыты 15 октября
StepFun выпустила Step 5 Preview: разреженную MoE модель на 600 млрд параметров с 92 слоями и контекстом 1 млн токенов для агентов с длительным горизонтом. Веса модели будут доступны 15 октября. Оцените новую архитектуру и эффективность!

DeepSeek выпускает V4.1 Flash GA с «Causal-Encoder-Decoder MoE» на фоне закрытия V4 Pro
DeepSeek V4.1 Flash доступна для общего пользования: 552-миллиардная MoE-модель с архитектурой Causal-Encoder-Decoder и встроенным распознаванием изображений. Новые тарифы Flash действуют с 10 сентября, V4 Pro перенаправляется на Flash с 14 сентября, а приложение объединяет режимы в один интеллектуальный. Обновите свои решения!

Alibaba открывает исходный код Qwen3.8-Flash: 6B активных параметров и обучение в 9 раз дешевле
Оцените Qwen3.8-Flash — открытую мультимодальную MoE-модель от Alibaba, предварительную версию архитектуры Qwen4. Активируется всего 6 млрд параметров, стоимость обучения в 9 раз ниже Qwen3.7-Plus, а цены API — от 0,13 евро за миллион токенов. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов и превосходит DeepSeek V4 Flash в тестах.

Сяохуншу тихо опенсорсила свою большую модель: контент-платформы строят собственную базу
Познакомьтесь с dots3-note preview от Xiaohongshu: MoE-модель с 280 млрд параметров, 512K контекстом и мультимодальным пониманием. Выпущена под Apache 2.0 на Hugging Face и GitHub, Huawei Ascend адаптировала её в день релиза. Xiaohongshu с 300 млн пользователей превращает ИИ в инфраструктуру платформы.

Агент Xiaowei в WeChat работает на WeLM — разреженной MoE-модели, которая незаметно разрослась до 617 миллиардов параметров
WeChat запустил серое тестирование Xiaowei — встроенного AI-ассистента на базе WeLM. Узнайте, как разреженная архитектура MoE и метод Hidden Decoding меняют подход к масштабированию, экономя вычислительные ресурсы для миллиардов пользователей.

Самое просматриваемое:
- Вот как использовать новую кнопку “Плюс”…
- WatchGuard бьёт тревогу: критическая уязвимость…
- Оверклокер обновил утилиту для разгона Hydra —…
- Bitcoin Depot оштрафован на $18,5 млн – сталкивается…
- Как настроить ComfyUI для генерации изображений ИИ…
- США прикрыли платформу для хранения паролей, которой…
- Результаты еженедельного опроса: Samsung Galaxy Z…
- Intel преодолела рубеж в миллион пластин,…
- Глава Sonic Team Иидзука: Sega хотела отменить всю…
- ECARX берет управление бизнесом Flyme OS в свои руки…


