Przejdź do treści
wtorek, 27 października 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

Ling-3.0-flash

Historia zmian

  1. 27 paź 2026
    Zwiększanie przepustowości dużych modeli MoE na architekturze NVIDIA
    ParametrByłoJest
    MoE BackendFlashInfer MXFP4Humming
    Precyzja LM HeadFP32Online FP8
    Dekodowanie spekulatywneNie określonoMTP3 (warstwa NEXTN)

Wiadomości

Modele· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Zwiększanie przepustowości dużych modeli MoE na architekturze NVIDIA

Firma NVIDIA opublikowała strategię optymalizacji wnioskowania MoE, przetestowaną na modelu Ling-3.0-flash o 124 miliardach parametrów. Dzięki zastosowaniu specjalistycznych jąder Humming, precyzji FP8 dla LM head oraz predykcji wielu tokenów (MTP), można uzyskać wzrost przepustowości o 42,5% oraz redukcję opóźnień o 24,5%.

NVIDIA Developer
Ling-3.0-flash · TENESYS AI NEWS