Hôm nay, chúng tôi phát hành mô hình LFM2 lớn nhất của mình: LFM2-24B-A2B 🐘 > 24B tham số tổng cộng > 2.3B hoạt động trên mỗi token > Được xây dựng trên kiến trúc LFM2 hybrid, nhận thức phần cứng Nó kết hợp thiết kế nhanh, tiết kiệm bộ nhớ của LFM2 với cấu hình Mixture of Experts, vì vậy chỉ có 2.3B tham số được kích hoạt trong mỗi lần chạy. Kết quả: hiệu suất hàng đầu, suy diễn nhanh chóng và khả năng mở rộng log-linear dự đoán được, tất cả trong một footprint MoE 32GB, 2B-active. 🧵

🚀 Giới thiệu dòng mô hình Qwen 3.5 Medium Qwen3.5-Flash · Qwen3.5-35B-A3B · Qwen3.5-122B-A10B · Qwen3.5-27B ✨ Thông minh hơn, tính toán ít hơn. • Qwen3.5-35B-A3B hiện đã vượt qua Qwen3-235B-A22B-2507 và Qwen3-VL-235B-A22B — một lời nhắc nhở rằng kiến trúc tốt hơn, chất lượng dữ liệu và RL có thể thúc đẩy trí thông minh tiến lên, không chỉ là số lượng tham số lớn hơn. • Qwen3.5-122B-A10B và 27B tiếp tục thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình kích thước trung bình và mô hình tiên tiến — đặc biệt trong các kịch bản tác nhân phức tạp hơn. • Qwen3.5-Flash là phiên bản sản xuất được lưu trữ phù hợp với 35B-A3B, với các tính năng: – Độ dài ngữ cảnh 1M theo mặc định – Công cụ tích hợp chính thức 🔗 Hugging Face: 🔗 ModelScope: 🔗 Qwen3.5-Flash API: Thử nghiệm trong Qwen Chat 👇 Flash: 27B: 35B-A3B: 122B-A10B: Rất mong được nghe bạn xây dựng gì với nó.