Qwen3.5-397B-A17B 发布:Qwen3.5 系列首个开源权重模型
Qwen3.5 系列首个开源权重模型 Qwen3.5-397B-A17B 正式发布,采用原生多模态、混合线性注意力加稀疏 MoE,并做了大规模 RL 环境扩展。
为什么值得看
Qwen3.5 系列首个开源权重模型,给出了原生多模态、稀疏 MoE 与解码吞吐提升等关键规格,便于判断其定位。
开源模型、框架与仓库动态:权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。
Qwen3.5 系列首个开源权重模型 Qwen3.5-397B-A17B 正式发布,采用原生多模态、混合线性注意力加稀疏 MoE,并做了大规模 RL 环境扩展。
Qwen3.5 系列首个开源权重模型,给出了原生多模态、稀疏 MoE 与解码吞吐提升等关键规格,便于判断其定位。
DeepSeek 发布两个正式版模型 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale,网页端、App 与 API 均已升级为正式版 V3.2,Speciale 仅以临时 API 形式开放供评测研究。
官方给出两个版本的定位与评测差异,读者可据此判断日常使用与高难度任务该选哪一个。
DeepSeek 正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp,在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制,针对长文本训练和推理效率进行优化,公开评测集上表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
官方说明稀疏注意力机制在长文本训练推理上的提效路径,以及 API 降价带来的成本变化。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324,在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink,API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源,采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化,并说明 API 不变、改用 MIT 许可,读者可据此判断接入成本。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3,生成速度达 60 tokens/秒,比 V2 快 3 倍。官方称该版本能力增强,API 保持兼容,并开源模型与论文。
原文给出 DeepSeek-V3 相对 V2 的生成速度提升与开源范围,可用于判断该版本的迭代幅度。