Cohere 發布採用 Apache 2.0 授權的開源權重模型 Command A+
Cohere 推出了 Command A+，這是一款擁有 2180 億參數的稀疏混合專家模型（MoE），並採用 Apache 2.0 授權發布。該模型針對複雜推理與代理工作流進行了優化，並透過先進的量化技術保持了極高的執行效率。
Search
Tag: #moe72 results
Ovis2.6-80B-A3B：具備主動視覺能力的 MoE 多模態模型
AIDC-AI 推出了 Ovis2.6-80B-A3B，這是一款採用專家混合（MoE）架構的多模態大型語言模型。它具備「圖像思考」（Think with Image）能力，允許模型在推理過程中主動操作視覺輸入。
Zyphra 推出高效 ZAYA1-8B MoE 模型
Zyphra 發布 ZAYA1-8B，這是一個開放的 8B 參數混合專家推理模型，在 AMD Instinct MI300 GPU 上訓練，在基準測試中與 GPT-5-High 和 DeepSeek-V3.2 競爭。Apache 2.0 授權可在 Hugging Face 免費下載並自訂。它具備創新的 MoE++ 架構，提供優異效率。
DeepSeek-V4 基準測試領先，估值達百億美元
DeepSeek 洽談3億美元融資，投後估值達100億美元。V4基準測試洩露，MMLU-Pro 91.2、AIME 2025 96.4、SWE-bench 59.6 領先業界。發布延遲，因MoE架構從CUDA遷移至華為昇騰晶片。
阿里巴巴開源 Qwen3.6-35B-A3B 僅 3B 活躍參數編碼模型
阿里巴巴開源 Qwen3.6-35B-A3B，這款 35B 參數模型僅啟用 3B 活躍參數。在代理編碼任務中實現頂級性能。
Qwen3.6-35B-A3B 開源 MoE 模型發布
Qwen3.6-35B-A3B 是全新開源稀疏 MoE 模型，總參數 35B，活躍參數 3B，採用 Apache 2.0 許可。代理編碼能力媲美活躍參數大 10 倍的模型，並具強大多模態感知與思考/非思考模式。可於 HuggingFace、ModelScope 及 Qwen Studio 下載。
🤖
阿里巴巴 Marco-Mini：17.3B MoE 僅 0.86B 激活
阿里巴巴推出 Marco-Mini-Instruct（17.3B 總數，0.86B 激活，5%）與 Marco-Nano（8B，0.6B 激活）。在英文/多語基準勝 Qwen3-4B、Gemma3-12B。Apache 2.0，HF 模型可用。
🤖
GigaChat 3.1 Ultra 702B 與 Lightning 10B 發布
GigaChat 在 Hugging Face 以 MIT 授權發布 GigaChat-3.1-Ultra（702B MoE）與 GigaChat-3.1-Lightning（10B MoE）開放權重。從頭預訓練，在基準測試超越 DeepSeek-V3 與 Qwen3，優化英文/俄文及工具呼叫。Ultra 適合高資源環境；Lightning 擅長本地推理，支援 256k 上下文。
🤖
Qwen3.5-122B 無審查 GGUF 版本發布
HauhauCS 發布了 Qwen3.5-122B-A10B Aggressive 的無審查 GGUF 版本，拒絕率為零且無能力損失。它引入了新的 K_P 量化方法，以最小檔案大小增加提供優越品質。模型支援 262K 上下文及多模態輸入。
🤖
Mistral Small 4 PR 合併模型系列
Mistral Small 4 在 transformers 的 PR 將 Instruct、Reasoning 與 Devstral 統一為單一混合模型。具備 119B MoE、多模態輸入與可配置推理。以 Apache 2.0 開源，提供代理功能。