稀宇科技今日宣布开源其原生多模态旗舰模型MiniMax M3，总参数428B，激活参数23B，为行业首个此类模型。此前已开放权重并发布稀疏注意力机制论文，引发广泛关注。该模型综合性能在开源模型中排名第一。
人工智能初创公司Liquid AI发布并开源了端侧大模型LFM2.5-8B-A1B，专为消费级硬件设计，优化工具调用和指令遵循能力。该模型采用稀疏混合专家架构，总参数量8.3B，但每个Token仅激活1.5B参数，在降低计算成本的同时提升推理性能，可流畅运行于手机和笔记本电脑上。
阿里巴巴千问团队开源稀疏混合专家模型Qwen3.6-35B-A3B，总参数量350亿，激活参数仅30亿。该模型以低计算成本在多项编程基准测试中超越Qwen3.5-27B，并显著领先前代Qwen3.5-35B-A3B，实现轻量级模型在智能体编程领域的关键突破。
阶跃星辰开源Step3.5Flash模型全链路，包括预训练、中训练权重及训练框架。该模型专为智能体设计，采用稀疏MoE架构，总参数量1960亿，推理时仅激活约110亿参数，能效比高，单请求代码任务推理速度最高达350TP。
Gemma 2 9B和2B模型的稀疏自编码器套件
Alibaba
$4
Input tokens/M
$16
Output tokens/M
1k
Context Length
$2
-
256
Moonshot
Bytedance
$0.8
128
Openai
$0.4
$0.75
64
$1
Tencent
24
Chatglm
$8
32
$0.5
224
$12
28
$6
$18
Baidu
$3
$9
Minimax
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。
radicalnumerics
RND1是一个实验性的扩散语言模型，拥有300亿参数，采用稀疏专家混合架构。该模型从预训练的自回归基础模型转换而来，支持基于扩散的文本生成，每个标记仅激活30亿参数，在计算效率和模型容量之间取得平衡。
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。
unsloth
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的最新一代大型语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏专家混合架构，在保持80B总参数的同时仅激活3B参数，实现了高效的上下文建模和推理加速，原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。
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。
openbmb
MiniCPM-S-1B-sft 是一个基于激活稀疏化技术优化的1B参数规模语言模型，通过ProSparse方法实现高稀疏性推理加速，同时保持与原始模型相当的性能。
玲珑线性预览版是由InclusionAI开源发布的混合线性稀疏大语言模型，总参数量17.1B，激活参数量3.0B。该模型基于混合线性注意力机制实现长文本推理，在推理过程中具备近线性计算复杂度与近恒定空间复杂度。
SparseLLM
基于LLaMA-2-7B的激活稀疏化大语言模型，通过ProSparse方法实现高稀疏率(89.32%)且保持原始性能
LanguageBind
MoE-LLaVA是一种基于专家混合架构的大型视觉语言模型，通过稀疏激活参数实现高效的多模态学习
MoE-LLaVA是一种基于专家混合架构的大规模视觉语言模型，通过稀疏激活参数实现高效的多模态学习。
该研究探索了稀疏大语言模型中最有效的激活函数，比较了ReLU、SwiGLU、ReGLU和平方ReLU四种激活函数在稀疏计算效率上的表现。
基于Llama 2 7B微调的ReLU激活稀疏大语言模型，通过动态参数选择提升计算效率
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