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Tag: #dense-moe2 results

3.6-27B 密集-MoE 差距縮小

3.6-27B 密集-MoE 差距縮小

Qwen 3.6-27B 密集模型整體領先 35B-A3B MoE,但 MoE 在 10 基準中 7 項縮小差距。MoE 在編碼表現出色,如 SWE-bench 領先縮減。密集模型在 Terminal-Bench 異常領先。

Reddit r/LocalLLaMACommunityApr 22#benchmarks#dense-moe#coding
Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha:神秘模型公開亮相

Ox Alpha 是一款透過 OpenRouter 與 OpenCode 提供的匿名模型,具備 100 萬 token 上下文、圖片與影片輸入、工具呼叫及免費使用等能力。早期測試顯示其推理與程式設計表現強勁,但開發者、參數量、訓練資料與正式基準排名仍未獲確認。