「1.5B模型」共找到 9047 篇相关文章
MiniMax M2.5：230B参数仅激活10B，开源模型首次逼近Claude Sonnet，成本仅十分之一
MiniMax推出新一代开源模型M2.5，官方称其为‘为现实世界生产力设计的开源前沿模型’。性能逼近Claude Opus 4.6，采用混合专家架构，成本低。已在内部大规模部署，定位为‘AI员工’。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。
社区供稿丨Ring-2.5-1T，思更深，行更远
今天发布并开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在生成效率、思考深度、长程执行上大幅提升。与其他模型对比，在高难推理和长程任务执行达开源领先。介绍架构优势、手搓案例，也提及不足与未来计划。
Claude Fable 5.1 发布：缓存读降价 75%，但实际更贵了
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Mythos 5.1。Fable 5.1 性能全面上涨，但出现价格悖论，缓存读降价 75% 实际更贵。在 Agent 类任务与 Opus 5 基本持平，推出 EFS 应对数据留存争议，还有多项科研演示。
突发！Opus 5.1被曝本周发布，最强AI智能体恐大洗牌
消息称Anthropic本周将发布Opus 5.1，其升级聚焦单Token智能水平，强化编程、推理、AI Agent能力；OpenAI 10万亿参数模型Bel完成预训练；企业选模型‘够用就好’，Anthropic Fable 5份额低。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
一个模型超了DeepSeek R1、V3，参数671B，成本不到350万美元
Deep Cogito 是旧金山 AI 初创公司，开源四款混合推理模型。最大 671B MoE 模型性能超 DeepSeek v3 等，推理链比 DeepSeek R1 短 60%，训练成本不到 350 万美元。核心方法是迭代蒸馏与增强。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布：以小博大，刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。
真实联网搜索Agent，7B媲美满血R1，华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型，实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练，在 WebPuzzle 等基准测试中，7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1，展现强大信息获取与泛化能力。