標籤:開源模型

以下是帶有「開源模型」標籤的全部文章,共 10 篇。

DeepSeek 4.1 Flash 為何令業界按捺不住?

DeepSeek 4.1 Flash 為何令業界按捺不住?

2026-10-10 技術

DeepSeek 4.1 Flash 以遠低於前沿模型的價格提供接近前沿模型的實用表現。開發者實測一個月後直言幾乎無法分辨它與 Opus 的差別,並質疑業界為何仍保持沉默。本文整理其價格、KV 快取優化、與前沿模型的差距,以及自架部署是否划算。

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Google 開源 EmbeddingGemma 2:740M 多模態嵌入模型

Google 開源 EmbeddingGemma 2:740M 多模態嵌入模型

2026-10-08 技術

Google DeepMind 於十月六日發布 EmbeddingGemma 2,一款原生支援文字、圖像、音訊與影片的開源嵌入模型,採 Apache 2.0 授權,具備七億四千萬參數。它建基於 Gemma 4,文字工作負載最低只需二億七千萬參數,並以 Matryoshka 學習把向量截斷至 128 維。

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Reflection 發布開源模型 Beam:501B 參數對標中國模型

Reflection 發布開源模型 Beam:501B 參數對標中國模型

2026-10-07 技術

美國初創 Reflection AI 於二零二六年十月五日發布首個前沿開源權重模型 Beam,總參數五千零一十億、啟用參數二百三十億,上下文視窗達一百萬詞元。該公司宣稱 Beam 在先進推理基準上與智譜 GLM-5.2 看齊,並超越現行西方開源模型,而推理算力僅需對手的三至四分之一,惟效能數據仍待第三方驗證。

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Mistral Large 4 登場:一兆參數對標中國開源模型

Mistral Large 4 登場:一兆參數對標中國開源模型

2026-10-07 技術

法國人工智慧公司 Mistral AI 發布 Mistral Large 4 公開預覽。該模型為一兆參數的原生多模態模型,每次啟用約四百九十億參數,在歐洲自有資料中心以三千八百張 NVIDIA Grace Blackwell 圖形處理器從零訓練。官方稱其效能超越美國與歐洲既有的開源權重模型,權重預計於十月底釋出。

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Anthropic 警告:GLM-5.3 無護欄可自行開發攻擊

Anthropic 警告:GLM-5.3 無護欄可自行開發攻擊

2026-10-01 技術

Anthropic 前沿紅隊於 2026 年 9 月 29 日發表研究,指智譜 AI 的開放權重模型 GLM-5.3 能在缺乏實質護欄下自行開發端到端網絡攻擊,測試中繞過安全限制的比率達 64% 至 100%,去除拒絕訓練後更完全失效;本文整理測試數據、與 Claude 模型的對比,以及對網絡防禦者的意義。

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百度開源 Unlimited-OCR:25K 星單次解析數十頁

百度開源 Unlimited-OCR:25K 星單次解析數十頁

2026-09-11 技術

Unlimited-OCR 是百度 2026 年 6 月發布的開源文件解析模型,GitHub 星標達 25,425。它以自研 R-SWA 注意力機制讓 KV 快取維持恆定,可在 32K 上下文內單次前向傳遞轉錄數十頁文件,並相容 vLLM 與 SGLang 部署。本文解析其架構創新、效能表現與適用場景。

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Qwen3 開源:阿里巴巴 235B MoE 模型登頂開源推理

Qwen3 開源:阿里巴巴 235B MoE 模型登頂開源推理

2026-09-02 技術

阿里巴巴 Qwen 團隊開源 Qwen3 系列大語言模型,涵蓋 0.6B 至 235B-A22B 多種規模,支援思考與非思考模式切換、256K 長上下文擴展至 100 萬 tokens,並以 Apache 2.0 授權釋出。本文分析其架構創新、生態支援與部署路徑,值得開發者留意。

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騰訊開源 Hy4 預覽版:770B 參數、百萬級上下文

騰訊開源 Hy4 預覽版:770B 參數、百萬級上下文

2026-08-31 技術

騰訊正式發布並開源新一代大型語言模型 Hy4 預覽版,採用 770B 總參數、49B 活躍參數的架構,上下文窗口超過 100 萬 tokens,並以每百萬輸入 tokens 0.834 美元的價格開放 API。本文分析其技術規格、應用場景、定價策略與開源意義,幫助開發者判斷是否值得採用。

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Eric Chan 的頭像
Eric Chan

IT 顧問・實測主義者

IT 行業 18 年。分享親身實測過的 UI、前端、AI 工具與科技心得。實測之後才分享,不靠 Copy-and-Paste。

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