腾讯发布了Hy3开源语言模型,基于混合专家架构,总参数达2950亿,但每次推理仅激活210亿参数。腾讯声称Hy3在性能上可匹配其两到五倍大小的模型,同时将幻觉率降低一半至5.4%。该模型旨在提供高效且更准确的语言处理能力。
腾讯发布开源Hy3模型,声称匹配五倍大小模型性能
腾讯发布开源语言模型Hy3,拥有2950亿参数,采用混合专家架构,每次仅激活210亿参数。
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阅读原文 ↗腾讯发布开源语言模型Hy3,拥有2950亿参数,采用混合专家架构,每次仅激活210亿参数。

腾讯发布了Hy3开源语言模型,基于混合专家架构,总参数达2950亿,但每次推理仅激活210亿参数。腾讯声称Hy3在性能上可匹配其两到五倍大小的模型,同时将幻觉率降低一半至5.4%。该模型旨在提供高效且更准确的语言处理能力。
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Reflection AI 推出首个开放权重模型 Beam,501B 稀疏 MoE、23B 激活参数,面向编程与 Agent 负载,宣称在推理任务上以 3-4 倍更少的推理算力对标 GLM-5.2,Apache 2.0 权重预计 2026 年 10 月晚些时候放出。
Reflection AI 推出首个开放权重模型 Beam,声称在推理能力上对标 GLM-5.2,且推理算力消耗显著更低,权重将于本月开放。

Reflection 推出名为 Beam 的 501B 参数开源权重模型,在 Hacker News 引发热议。这标志着开源大模型参数规模继续向千亿级以上攀升,也把“开源权重”与“闭源前沿”的边界问题再次推到台前。