Тестирование модели Qwen 3.8 Flash Next
Г@gmorevaAI-инженер
1 месОбзор и тестирование новой MoE-модели Qwen 3.8 Flash Next с механизмом n-gram embedding-таблиц для оптимизации работы с памятью.
Новая архитектура модели позволяет запускать мощные нейросети на обычном оборудовании.
- Модель Qwen 3.8 Flash Next оптимизирована для работы с ограниченными ресурсами памяти.
- Технология n-gram embedding-таблиц снижает требования к скорости чтения данных.
- Подход позволяет использовать крупные языковые модели в локальных системах техподдержки.
Qwen 3.8 Flash Next . Пишем с ним систему умной техподдержки
Сегодня тестирую Qwen 3.8 Flash Next — интересную MoE-модель на 125 млрд параметров с хитрым механизмом n-gram embedding-таблиц, которые можно выгружать на диск или в оперативку (на каждый токен всего ~3 КБ чтения — справится даже HDD).
Ссылки на видео на всех платформах:
📹 YouTube | VK | Rutube | Dzen 📹
Кратко (AI)
Автор проводит тестирование новой MoE-модели Qwen 3.8 Flash Next, предназначенной для создания систем техподдержки. Особенностью модели является использование n-gram embedding-таблиц, позволяющих эффективно работать с памятью даже на медленных накопителях.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖