Qwen3 凭什么封神？这 8 个关键点告诉你答案！
五一前夕，阿里通义千问发布的Qwen3系列模型在开源领域再次取得突破，支持多种语言、高性能计算和混合专家架构。该模型包括Qwen3-235B-A22B和Qwen3-30B-A3B两个核心模型，覆盖119种语言，并提供丰富的训练数据以降低部署成本。
混合专家架构
1000万上下文！新开源多模态大模型，单个GPU就能运行
Meta 最新开源模型 Llama 4 Scout 达到千万级上下文，拥有 1090 亿参数。其使用 NoPE 架构解决长度泛化问题，并通过优化训练流程和强化学习框架提升性能。
突发，Llama4 开源，开源圈新的王，冲！
Llama 4家族成员发布，Llama 4 Maverick直接登上lmarena.ai评测Top2；Llama 4 Behemoth拥有288B活跃参数量；Llama 4 Maverick和Llama 4 Scout分别拥有17B和7B活跃参数量。这些模型支持多模态智能，并采用了最新的技术如MetaP、后训练策略和MoE架构。
炸裂！Meta深夜推出Llama 4系列 ：单卡H100能跑，千万上下文，还有2万亿“巨兽”
Meta发布了Llama 4系列首批模型，采用混合专家架构并支持多模态训练。推出了性能最强的小尺寸模型Scout、同级别最佳的Maverick以及正在开发中的Behemoth预览版。Llama 4 Scout和Maverick均支持高性能低成本比，实现了业界领先的1000万+ Token 多模态上下文窗口，并提供了智能调参技术和后训练策略优化。
历史时刻：DeepSeek GitHub星数超越OpenAI，仅用时两个月
DeepSeek-V3 大语言模型在 GitHub 上的 Star 量超过 OpenAI，其引入动态注意力机制和 MoE 架构大幅降低计算成本。
DeepSeek V3 引发AI路径之辩：从“鹦鹉学舌”到“乌鸦喝水”？
DeepSeek V3 是一款6710亿参数的开源模型，在训练成本上仅需278.8万GPU小时。其技术创新包括多头潜在注意力（MLA）和混合专家架构（MoE），展示了在推理效率和成本控制上的潜力，引发了业界对于更经济实惠AI路径的关注与讨论。