TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3996 · 25 мар.

⚙️ Сбер опубликовал веса и код GigaChat 3.1 Ultra & Lightning под лицензией MIT Теперь готовые модели можно инсталлировать в собственную инфраструктуру. Флагман на 702B параметров (36B активных) в тестах на reasoning и математику обходит DeepSeek-V3 и Qwen3-235B. Архитектура использует MoE, MTP и MLA. Для высокой скорости работы предусмотрена облегченная Lightning-версия на 10B параметров. Модели совместимы с популярными стеками: HuggingFace, vLLM, SGLang, llama.cpp. При обучении с нуля команда даже зарепортила критический баг в SGLang. Прочитать об обновлении #opensource#ml

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025, 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8