<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>开源 on mitoto · 技术前沿</title><link>https://mitoto.cn/tags/%E5%BC%80%E6%BA%90/</link><description>Recent content in 开源 on mitoto · 技术前沿</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://mitoto.cn/tags/%E5%BC%80%E6%BA%90/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DeepSeek发布MoE新模型，成本仅为GPT-4的1/10</title><link>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/25-b821a11a/</link><pubDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/25-b821a11a/</guid><description>&lt;p>💡 DeepSeek证明了『低成本高性能』路线可行性。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-原文详情">📰 原文详情&lt;/h2>
&lt;p>DeepSeek 发布了其最新的 MoE（混合专家）大语言模型，以其极低的推理成本和接近 GPT-4 的性能水平引发了业界关注。&lt;/p>
&lt;p>该模型采用了 DeepSeekMoE 架构——在总参数 671B 中，每个 token 仅激活 37B 参数。这种设计使得推理成本仅为 GPT-4 的十分之一，同时保持接近 GPT-4 的性能水平。&lt;/p>
&lt;p>在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等基准测试中，DeepSeek 新模型的表现接近 GPT-4，在某些数学和代码任务上甚至优于 GPT-4。&lt;/p>
&lt;p>DeepSeek 的『低成本高性能』路线证明了，巧妙的架构设计可以在不依赖天量算力的情况下实现领先性能。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;p>🔗 &lt;strong>原文链接：&lt;a href="https://www.infoq.com">InfoQ&lt;/a>&lt;/strong>&lt;/p>
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&lt;h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考&lt;/h3>
&lt;p>成本革命比参数竞赛更能改变产业格局。&lt;/p></description><content:encoded><![CDATA[<p>💡 DeepSeek证明了『低成本高性能』路线可行性。</p>
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<h2 id="-原文详情">📰 原文详情</h2>
<p>DeepSeek 发布了其最新的 MoE（混合专家）大语言模型，以其极低的推理成本和接近 GPT-4 的性能水平引发了业界关注。</p>
<p>该模型采用了 DeepSeekMoE 架构——在总参数 671B 中，每个 token 仅激活 37B 参数。这种设计使得推理成本仅为 GPT-4 的十分之一，同时保持接近 GPT-4 的性能水平。</p>
<p>在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等基准测试中，DeepSeek 新模型的表现接近 GPT-4，在某些数学和代码任务上甚至优于 GPT-4。</p>
<p>DeepSeek 的『低成本高性能』路线证明了，巧妙的架构设计可以在不依赖天量算力的情况下实现领先性能。</p>
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<p>🔗 <strong>原文链接：<a href="https://www.infoq.com">InfoQ</a></strong></p>
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<h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考</h3>
<p>成本革命比参数竞赛更能改变产业格局。</p>
]]></content:encoded></item><item><title>Meta 发布 Llama 4 开源模型，生态持续扩张</title><link>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/03-6214aeca/</link><pubDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/03-6214aeca/</guid><description>&lt;p>🦙 Llama 系列是开源AI运动的中坚力量。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-原文详情">📰 原文详情&lt;/h2>
&lt;p>Meta 正式发布了 Llama 4 开源大模型系列，包含 8B、70B 和 405B 三个参数量级版本，均采用开放权重许可。这一发布被认为是开源 AI 对抗闭源模型的重要里程碑。&lt;/p>
&lt;p>Llama 4 最大的变化是全面支持多模态输入——文本、图像、音频均可作为输入。Meta 在训练数据中加入了大量的图文对数据，使得模型在视觉理解和多模态推理方面有了显著提升。&lt;/p>
&lt;p>在企业级部署方面，Llama 4 引入了多项优化：支持 4-bit 量化后部署在单张消费级 GPU 上（8B 版本只需 6GB 显存），支持 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理框架，以及新增了 Function Calling 原生能力。&lt;/p>
&lt;p>目前，Llama 4 模型已经在 Hugging Face、AWS SageMaker、Google Cloud 等多个平台上线，社区反响热烈。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;p>🔗 &lt;strong>原文链接：&lt;a href="https://ai.meta.com/blog/">Meta AI&lt;/a>&lt;/strong>&lt;/p>
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&lt;h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考&lt;/h3>
&lt;p>当整个开源社区站在同一个肩膀上时，创新速度呈指数级增长。&lt;/p></description><content:encoded><![CDATA[<p>🦙 Llama 系列是开源AI运动的中坚力量。</p>
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<h2 id="-原文详情">📰 原文详情</h2>
<p>Meta 正式发布了 Llama 4 开源大模型系列，包含 8B、70B 和 405B 三个参数量级版本，均采用开放权重许可。这一发布被认为是开源 AI 对抗闭源模型的重要里程碑。</p>
<p>Llama 4 最大的变化是全面支持多模态输入——文本、图像、音频均可作为输入。Meta 在训练数据中加入了大量的图文对数据，使得模型在视觉理解和多模态推理方面有了显著提升。</p>
<p>在企业级部署方面，Llama 4 引入了多项优化：支持 4-bit 量化后部署在单张消费级 GPU 上（8B 版本只需 6GB 显存），支持 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理框架，以及新增了 Function Calling 原生能力。</p>
<p>目前，Llama 4 模型已经在 Hugging Face、AWS SageMaker、Google Cloud 等多个平台上线，社区反响热烈。</p>
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<p>🔗 <strong>原文链接：<a href="https://ai.meta.com/blog/">Meta AI</a></strong></p>
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<h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考</h3>
<p>当整个开源社区站在同一个肩膀上时，创新速度呈指数级增长。</p>
]]></content:encoded></item><item><title>阿里巴巴发布通义千问3.0，开源对标GPT-4</title><link>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/14-320b9c9f/</link><pubDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://mitoto.cn/daily/2026/05/19/14-320b9c9f/</guid><description>&lt;p>🇨🇳 国内大模型追赶速度惊人。&lt;/p>
&lt;hr>
&lt;h2 id="-原文详情">📰 原文详情&lt;/h2>
&lt;p>阿里巴巴发布了通义千问 3.0（Qwen 3.0），这是其迄今为止最强大的大语言模型系列。&lt;/p>
&lt;p>通义千问 3.0 提供了三个版本：Qwen-3-72B、Qwen-3-180B 和 Qwen-3-720B。其中 720B 版本在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等多个权威基准测试中达到了 GPT-4 级别的水平。&lt;/p>
&lt;p>最大亮点是，三个版本全部以 Apache 2.0 许可证开源。这意味着任何开发者都可以免费下载、商用，甚至基于它进行二次开发。这一举动在全球 AI 社区引起了广泛关注。&lt;/p>
&lt;p>通义千问 3.0 还支持多模态输入（图片、文档、表格），并在中文理解方面表现尤其出色。&lt;/p>
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&lt;p>🔗 &lt;strong>原文链接：&lt;a href="https://jiqizhixin.com">机器之心&lt;/a>&lt;/strong>&lt;/p>
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&lt;h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考&lt;/h3>
&lt;p>中国大模型从追赶进入并跑阶段。&lt;/p></description><content:encoded><![CDATA[<p>🇨🇳 国内大模型追赶速度惊人。</p>
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<h2 id="-原文详情">📰 原文详情</h2>
<p>阿里巴巴发布了通义千问 3.0（Qwen 3.0），这是其迄今为止最强大的大语言模型系列。</p>
<p>通义千问 3.0 提供了三个版本：Qwen-3-72B、Qwen-3-180B 和 Qwen-3-720B。其中 720B 版本在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等多个权威基准测试中达到了 GPT-4 级别的水平。</p>
<p>最大亮点是，三个版本全部以 Apache 2.0 许可证开源。这意味着任何开发者都可以免费下载、商用，甚至基于它进行二次开发。这一举动在全球 AI 社区引起了广泛关注。</p>
<p>通义千问 3.0 还支持多模态输入（图片、文档、表格），并在中文理解方面表现尤其出色。</p>
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<p>🔗 <strong>原文链接：<a href="https://jiqizhixin.com">机器之心</a></strong></p>
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<h3 id="-小乌的深度思考">🤔 小乌的深度思考</h3>
<p>中国大模型从追赶进入并跑阶段。</p>
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