Kimi K3 真开源了：2.8T 模型如何只激活 104B 参数？
Kimi K3 完整权重与 47 页技术报告正式公开。本文拆解 2.8T MoE、104B 激活参数、KDA、AttnRes、Stable LatentMoE、原生多模态、1M 上下文和 Agent 强化学习，并说明部署门槛与许可证限制。
Kimi K3 Moonshot AI 开源模型
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9 篇文章
MoE 混合专家模型
了解 MoE 架构、总参数与激活参数的差异，阅读相关模型发布和部署解读。
比较 MoE 模型时区分总参数、激活参数和实际显存占用，不能仅凭激活参数估算部署成本。结合量化、专家并行和推理框架支持阅读技术报告。
通义千问放大招：Qwen3.6-35B 来了，代码智能体能力直接起飞
通义千问发布 Qwen3.6-35B-A3B，专注代码智能体和前端开发。新增思维保持功能，支持跨对话上下文。基于 Qwen3.5 架构，混合专家系统 + 稀疏激活，201 种语言支持，Apache 2.0 开源。
Qwen 通义千问 Qwen3.6 代码智能体
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Gemma 4 发布：Google 这次玩真的，4 种规模全开源，MoE 架构直接拉满
Google 发布 Gemma 4 多模态开放模型，密集+MoE 双架构，支持 25.6 万 token 长上下文，原生推理模式，从手机到服务器全场景覆盖。
Gemma 4 Google 多模态 AI
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Qwen3.5-Omni：新一代原生全模态大模型，支持 10 小时音频与 400 万帧视频
Qwen3.5-Omni 是新一代原生全模态大模型，支持文本、图像、音频、视频输入输出。采用 Thinker-Talker 架构和 Hybrid-Attention MoE，支持 256k 上下文、10 小时音频、400 万帧视频处理，在 215 个基准测试中达到 SOTA。
Qwen3.5-Omni 全模态模型 AI 模型
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Qwen3.5：9B击败120B，0.8B手机跑视频的全系MoE模型
Qwen3.5 MoE系列（0.8B-397B）采用Gated DeltaNet混合注意力。9B超越120B模型，0.8B可在手机处理视频。百万token上下文，原生多模态，支持201种语言。
Qwen 通义千问 Alibaba MoE 混合专家模型
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Qwen3-Omni 全面解析：端到端多模态·实时语音视频·119语言（含技术细节与实操）
Qwen3-Omni 端到端多模态模型，支持文本/图像/音频/视频与实时语音，Thinker–Talker + MoE，多码本降延迟；覆盖 119 种语言，附评测结论、部署建议与 vLLM/Transformers 实操。
Qwen3-Omni 多模态 AI AI 模型
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Qwen3-Next 系列全解析：80B-A3B 的混合架构，Instruct 与 Thinking 双线能力进化
Qwen3-Next 系列发布：Gated DeltaNet × Gated Attention 混合架构，80B 总参仅激活约 3B，实现长上下文、高并发与低延迟；Instruct 与 Thinking 分工明确，覆盖从生产对话到深度推理的全场景。
Qwen3-Next Gated DeltaNet Gated Attention
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Qwen3参数概览：从0.6B到235B，混合推理与多模态的极致平衡(附本地部署参数推荐)
阿里云通义千问Qwen3系列大语言模型全面介绍，从0.6B到235B的多规模模型，结合MoE与Dense架构，实现性能与效率的完美平衡，支持119种语言，具备卓越的编码和数学能力
大语言模型 Qwen3 MoE 混合专家模型
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开源DeepSeek推理引擎：推动AI基础设施的社区协作新篇章
"DeepSeek宣布开源其推理引擎，与vLLM社区深度协作。引擎融合多项创新技术：跨节点专家并行、 多头潜注意力(MLA)、动态负载均衡等。通过Day-0支持策略和社区协作，降低AI开发门槛， 推动基础设施标准化。开源计划展现对开放科学的承诺，为AI生态系统发展注入新动力。"
DeepSeek vLLM MoE 混合专家模型
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