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​字節開源Agent專用模型 M3-Agent-Control,基於Qwen 3 32B訓練

字節跳動推出高性能AI模型M3-Agent-Control,基於Qwen332B訓練,擁有328億參數,採用BF16張量類型。該模型旨在推動智能技術開放與普及,爲各行業提供技術支持,展示字節跳動在AI領域的創新實力,併爲開發者和企業帶來更多可能性。

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​字節開源Agent專用模型  M3-Agent-Control,基於Qwen 3 32B訓練

Groq攜手Hugging Face挑戰雲服務巨頭,AI 推理速度上新臺階

近日,人工智能推理初創公司 Groq 宣佈了兩項重磅消息,意在挑戰亞馬遜雲服務(AWS)和谷歌等傳統雲計算服務提供商。Groq 現在支持阿里巴巴的 Qwen332B 語言模型,並提供其完整的131,000-token 上下文窗口能力,這一技術優勢在當前快速推理提供商中無出其右。同時,Groq 也成爲了 Hugging Face 平臺的官方推理提供商,這意味着其技術將接觸到全球數百萬開發者。圖源備註:圖片由AI生成,圖片授權服務商MidjourneyGroq 對131,000-token 上下文窗口的支持解決了 AI 應用中一個核心瓶頸。一般推理服務商

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Groq攜手Hugging Face挑戰雲服務巨頭,AI 推理速度上新臺階

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Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

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