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阿里黑科技炸场！0.6B 小模型“魔改”成 17B MoE，激活参数仅 5%，CPU 直接跑 30token/s！
本文介绍阿里国际数字商业团队推出的Marco-Mini-Instruct MoE模型，该模型通过Upcycling技术由0.6B小模型升级为17B总参数规模，激活参数仅5%，CPU上可实现30token/s的推理速度，性能超越4B级Dense模型，为行业提供了低成本、高效率的MoE炼制新路径，大幅降低中小团队落地MoE的门槛。
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英伟达小模型成本仅为GPT-5 Pro三十六分之一
英伟达4B小模型NVARC在ARC-AGI2评测中以27.64%的成绩超越GPT-5 Pro，同时单任务成本仅为20美分，远低于对手的7美元。文章详细介绍了其零预训练深度学习方法和创新的合成数据管道，展示了小模型在特定领域的高效适应性和成本优势。
MIT 创企 Liquid AI 推出企业级小模型训练蓝图LFM2
麻省理工学院创企Liquid AI发布了第二代Liquid Foundation Models（LFM2），这是一种采用创新“liquid”架构的企业级小模型，在设备端提供高速、高效的AI推理能力。LFM2在质量和CPU吞吐量上超越同类模型，支持手机、笔记本电脑等设备上的实时隐私保护应用。公司还公开了详细技术蓝图，帮助其他组织根据自身硬件约束训练定制化高效模型。
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