ความก้าวหน้าทางประสิทธิภาพของ AI
-
โมเดลขนาดเล็ก 3B กลับมาสู้ยักษ์ใหญ่ระดับล้านล้าน: Nanbeige4.1-3B คว้าชัยด้วยกลยุทธ์ “เล็กแต่ครบ” ในการแข่งขันด้านโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้อย่างไร?
ในอดีต GPT-2 ที่มีพารามิเตอร์ประมาณ 1.5 พันล้านตัว ในมุมมองปัจจุบันถือเป็น “โมเดลเล็ก” แล้ว ส่วนขนาดพารามิเตอร์ของ GPT-4 ตามการประมาณการในอุตสาหกรรมนั้นสูงถึงระดับล้านล…
-
Qwen3.5 เปิดตัวอย่างยิ่งใหญ่: พารามิเตอร์ 397 พันล้าน ประสิทธิภาพเหนือโมเดลล้านล้านพารามิเตอร์, การประมวลผลการอนุมานเพิ่มขึ้น 19 เท่า, เกิดมาตรฐานใหม่ของ AI แบบโอเพนซอร์ส
智東西2月16日報導，剛剛，Qwen3.5正式發佈並開源，在多模態理解、複雜推理、編程、Agent智能體等幾大能力上領先同級開源模型，多項基準測試成績媲美甚至超越GPT-5.2、Gemini 3 Pro等閉源第一梯隊模型。 Qwen3.5-Plus總參數為3970億，激活參數僅170億，其性能超越了萬億參數的Qwen3-Max模型。在部署上，其顯存佔用降低了…
