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从另一个角度来看,两个模型,都从零训练。30B模型预训练用了约16万亿token,支持32000 token的上下文窗口,MoE架构下每次推理只激活约10亿参数,推理成本大幅压缩。105B模型支持128000 token的超长上下文,在AIME 25数学竞赛基准上得分88.3,使用工具后达到96.7;MMLU得分90.6;Math500得分98.6。
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展望未来,Despite a的发展趋势值得持续关注。专家建议,各方应加强协作创新,共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。