阿里云上线灵骏真武M890超节点实例,首批在乌兰察布开售。企业无需自建机房,即可云端开通64卡高速互联算力单元,支持最高十万亿参数级MoE大模型推理。该实例是国内首个成功运行超2万亿参数模型的超节点算力,Kimi K3与Qwen3.8Max已基于其提供服务,内置FP8/FP4低精度计算,并采用ICN Switch1.0芯片。
海光DCU完成万亿参数大模型Kimi K3全栈适配与验证,标志着国产算力首次稳稳支撑此类超大模型。通过底层算子到推理引擎的深度优化,模型无需任何代码改动,迁移成本近乎零,开发者拿到算力即可部署。同时针对KDA注意力与896专家MoE架构实现从容兼容,打破海外旗舰芯片垄断,提供开箱即用的国产方案。
7月28日,月之暗面发布Kimi K3模型权重及技术报告,同步开源MoonEP、FlashKDA和AgentEnv三项关键基础设施技术。Kimi K3为目前最强模型,采用MoE架构,总参数达2.8万亿。这三项技术为大规模训练的效率、稳定性及智能体任务执行,提供了核心底层支撑。
Poolside发布完全开源的Laguna S2.1大模型,118B总参数的MoE架构,每token激活8B,支持高达1M tokens上下文,适配长周期软件工程。在OpenCode平台免费开放,并引入thinking与no-thinking推理模式,引起开发者热议。
Qwen2.5-Max是一个大规模的Mixture-of-Expert (MoE)模型,致力于提升模型智能。
Doubao-1.5-pro 是一个高性能的稀疏 MoE 大语言模型,专注于推理性能与模型能力的极致平衡。
万亿参数MoE文本大模型
大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型
Openai
$2.8
Input tokens/M
$11.2
Output tokens/M
1k
Context Length
Google
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$4
$16
$1
$10
256
Baidu
128
$6
$24
$2
$20
$8
$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
PrimeIntellect
INTELLECT-3是一个拥有1060亿参数的混合专家(MoE)模型,通过大规模强化学习训练而成。在数学、编码和推理基准测试中展现出卓越性能,模型、训练框架和环境均以宽松许可协议开源。
bartowski
这是一个基于REAP方法对MiniMax-M2中40%专家进行均匀剪枝得到的139B参数大语言模型,采用GLM架构和专家混合(MoE)技术,通过llama.cpp进行多种量化处理,适用于文本生成任务。
unsloth
Qwen3-VL是通义大模型系列中最强大的视觉语言模型,具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持、强大的空间和视频动态理解能力以及出色的智能体交互能力。该模型采用混合专家(MoE)架构,是增强推理的思维版。
jackcloudman
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 是通义千问团队推出的新一代思考型大语言模型,采用创新的混合注意力机制和高稀疏MoE架构,在保持高效推理的同时具备强大的复杂推理能力,原生支持262K上下文长度。
inclusionAI
Ming-flash-omni 预览版是基于 Ling-Flash-2.0 稀疏专家混合(MoE)架构构建的多模态大模型,总参数达100B,每个token仅激活6B参数。该模型在Ming-Omni基础上进行了全面升级,在多模态理解和生成方面有显著提升,特别是在语音识别、图像生成和分割编辑方面表现突出。
cpatonn
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是通义千问团队开发的高效稀疏混合专家模型,总参数量80B,激活参数量仅3B。该模型采用创新的混合注意力机制和极低激活率的MoE架构,在保持强大性能的同时大幅提升推理效率,原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。
Infinigence
梅格雷斯2-3x7B-A3B是一款设备原生大语言模型,采用混合专家(MoE)架构,结合了MoE的准确性和密集模型的紧凑性优势。该模型在8T标记数据上训练,具备32K上下文长度,未来计划提升推理和代理能力。
LLaDA-MoE是基于扩散原理构建的新型混合专家语言模型,是首个开源的MoE扩散大语言模型,在约20万亿个标记上从头预训练,总参数70亿,推理时仅激活14亿参数,在代码生成和数学推理等任务中表现卓越。
Ling 2.0是基于MoE架构的大语言模型家族,首个版本Ling-mini-2.0参数规模紧凑但功能强大,在复杂推理和指令遵循方面表现出色,采用1/32激活率的MoE架构,实现卓越性能与高效运行的完美结合。
Kwai-Klear
Klear是由快手Kwai-Klear团队开发的稀疏混合专家(MoE)大语言模型,具备高性能和推理效率的特点。总参数460亿,激活参数仅25亿,在多个能力基准测试中表现出色,为实际应用提供了高效且强大的解决方案。
这是deepcogito的cogito-v2-preview-llama-109B-MoE模型的量化版本,使用llama.cpp进行量化处理,提供多种量化类型以适应不同硬件条件。该模型是一个109B参数的混合专家(MoE)大语言模型,经过优化后可在消费级硬件上运行。
Qwen
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思考模式的更新版本,在通用能力、长尾知识覆盖、用户偏好对齐和长上下文理解等方面均有显著提升。这是一个305亿参数的大型语言模型,采用MoE架构,激活参数为33亿。
float-trip
Qwen3-14B-Base是通义系列最新一代的大语言模型,提供了一系列全面的密集模型和专家混合(MoE)模型,在训练数据、模型架构和优化技术等方面取得了显著进展。
Mozilla
Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型,提供了一系列密集和混合专家(MoE)模型。基于广泛的训练,Qwen3在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展。
QuantFactory
Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新代际,提供稠密和混合专家(MoE)模型的全面套件。基于大规模训练,Qwen3在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面实现了突破性进展。
rednote-hilab
dots.llm1 是一个大规模的 MoE 模型,在 1420 亿总参数中激活 140 亿参数,性能可与最先进的模型相媲美。
prithivMLmods
Qwen3是通义千问系列最新一代大语言模型,提供稠密模型和混合专家(MoE)模型的完整套件。基于大规模训练,Qwen3在推理能力、指令遵循、智能体功能和多语言支持方面实现了突破性进展。
Qwen3是通义千问系列最新一代大语言模型,提供完整的稠密模型与混合专家(MoE)模型组合。基于大规模训练,Qwen3在推理能力、指令遵循、智能体功能及多语言支持方面实现突破性进展。
Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新版本,提供了一系列密集型和混合专家(MoE)模型。基于大规模训练,Qwen3在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面实现了突破性进展。
Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新版本,提供了一系列密集型和混合专家(MoE)模型。基于大规模训练,Qwen3在推理能力、指令遵循、智能体功能和多语言支持方面实现了突破性进展。
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