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Trinity Large 登场:400B 稀疏 MoE 模型,宣称超越 Llama 4

分类:前沿 阅读(1) 评论(0)

Trinity 团队发布 4000 亿参数稀疏 MoE 模型 Trinity Large,采用 4-of-256 架构,仅激活 13B 参数,推理速度提升 2-3 倍。该模型提供 Base、Preview 和 TrueBase 三个版本,其中 Preview 版在 MMLU 上超越 Llama 4 Maverick。即将推出的推理版在数学测试中表现惊艳。目前该模型已开源并在 OpenRouter 上线。

原文链接:Linux.do

GPUTrinity Large人工智能开源模型稀疏MoE

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