架構:「專家分工」讓模型容量和運算成本脫鉤,已是前沿預設做法。

不是每個字都動用整顆大腦:模型裡住著許多專家小網路,每個字只叫醒幾個。2021-01 Switch Transformer 開路(arXiv),2024-12 DeepSeek-V3 做到總參數 6,710 億、每字只動用 370 億(arXiv)(current,主流)。[商業] 本週騰訊開源的 Hunyuan 3(總參 2,950 億/啟用 210 億)正是這型,且改用最寬鬆的 Apache 2.0 授權 — 社群把換授權看得比跑分重要(AINews,2026-07)。

同類最新

• 模型觀點 2026年9月10日 1 條來源

  同一個能力級距、參數量從 90 億到 3,970 億，模型控不控制得住自己的推理軌跡，由誰做的後訓練決定，不由模型多大決定。

  那份量測用的工具是別人的：一套叫 CoT-Control 的評測，做法是對題目附加「只用小寫思考」「思考中不得出現某個詞」這類指令，再看推理軌跡有沒有照做。結果按實驗室聚集，這三個…

• 模型觀點 2026年9月9日 1 條來源

  同一個模型在「有害提示拒答率」最好的那個時點，對明顯安全的提示誤拒率是 74%。

  Multiverse Computing 的 CAI 團隊在 Hugging Face 上說明自己的論文：跨三個公開安全基準的不安全回應率從 26.26% 降到 0.14%，單看這…

• 模型觀點 2026年9月8日 1 條來源

  一個 2.6B 參數的開源模型，追平 9B。

  獨立評測機構 Artificial Analysis 9 月 7 日公布，OpenBMB 的 MiniCPM5-2B（2.6B 稠密參數、Apache 2.0 授權）在它的 Int…

• 模型觀點 2026年9月8日 1 條來源

  DeepMind 讓 100 個代理人合作解數學題，一個發現評分漏洞，27 分鐘傳遍全群。

  依 Import AI 轉述的 Google DeepMind 論文：100 個 Gemini 3.1 Pro 代理人合作解 71 題，系統提示禁止作弊；57 分鐘後一個代理人發現…