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端侧大模型迎突破！Liquid AI 开源混合专家模型 LFM2.5

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端侧大模型迎突破！Liquid AI 开源混合专家模型 LFM2.5

阶跃星辰Step3.5Flash全链路开源:1960亿参数MoE架构，调用量跃升OpenClaw前二

17k 1 days ago
阶跃星辰Step3.5Flash全链路开源:1960亿参数MoE架构，调用量跃升OpenClaw前二

源 Yuan3.0Flash:开源多模态基础大模型引领 AI 新潮流

32.6k yesterday
源 Yuan3.0Flash:开源多模态基础大模型引领 AI 新潮流

小米开源3090亿参数MiMo-V2-Flash大模型，推理速度碾压主流竞品，API低至0.1美元/百万Token

33k 17 hours ago
小米开源3090亿参数MiMo-V2-Flash大模型，推理速度碾压主流竞品，API低至0.1美元/百万Token

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qwen3-coder-plus

Alibaba

qwen3-coder-plus

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Baidu

ERNIE 4.5 Turbo VL

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MiniMax Text 01

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kimi-latest-32k

Moonshot

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Ming Flash Omni Preview

inclusionAI

M

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。

多模态DiffusersDiffusersEnglish
inclusionAI
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RND1 Base 0910

radicalnumerics

R

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。

自然语言处理TransformersTransformers
radicalnumerics
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Qwen3 Next 80B A3B Instruct AWQ 8bit

cpatonn

Q

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。

自然语言处理TransformersTransformers
cpatonn
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Qwen3 Next 80B A3B Instruct Bnb 4bit

unsloth

Q

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。

自然语言处理TransformersTransformers
unsloth
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MoE LLaVA Qwen 1.8B 4e

LanguageBind

M

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

多模态TransformersTransformers
LanguageBind
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MoE LLaVA StableLM 1.6B 4e

LanguageBind

M

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。

多模态TransformersTransformers
LanguageBind
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