「NVIDIA B30」共找到 1123 篇相关文章
LM Studio宣布支持在Mac上跑Qwen3-Next 80B模型
LM Studio宣布支持基于MLX框架在Mac上运行阿里Qwen3-Next 80B模型。该模型虽总参数量达800亿，但每次推理仅激活30亿。第三方评测显示其4bit量化运行效果好，不过实现GGUF格式支持尚需时间。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
1B 参数跑出 2B 性能？面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化，提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战，面壁智能绕开物理瓶颈，提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B，有越级性能、极致压缩比和均衡能力，源于“模型、框架、数据”自进化范式。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
4B Qwen3逆袭671B DeepSeek！字节DAPO微调方法这么猛的吗
最新模型Jan - nano引发关注，它在智能体任务上超671B的DeepSeek - V3 0528，在SimpleQA基准获80.7分。它基于Qwen3 - 4B用字节&清华DAPO微调方法。其研发团队是Menlo Research，有开源产品和长远规划。
3B小模型吊打72B巨头！轻量级文档解析OCR，性能超Gemini，高效且精准！
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。
源神阿里！图像生成Ovis-Image再开源，7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image，7B参数文本到图像模型，在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特，实测数据表现佳，显存占用低、推理快。
不可思议！400B大模型在iPhone上跑起来了
一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目，它摒弃现代 AI 框架，回归底层开发，实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。
4B小模型数学推理首超Claude 4，700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。