独家|字节迎战阿里快乐马:开源多模统一模型Mamoda2.5,推理速度快18倍
独家|字节迎战阿里快乐马:开源多模统一模型Mamoda2.5,推理速度快18倍独家获悉,字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家,Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建,最终模型参数高达250亿,而每次仅激活约30亿参数(约12%)。
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独家获悉,字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家,Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建,最终模型参数高达250亿,而每次仅激活约30亿参数(约12%)。
今天,Qwen 家族新成员+2,我们正式发布 Qwen3-VL-Embedding 和 Qwen3-VL-Reranker 模型系列,这两个模型基于 Qwen3-VL 构建,专为多模态信息检索与跨模态理解设计,为图文、视频等混合内容的理解与检索提供统一、高效的解决方案。
当前,AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时,也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
整个Hugging Face的趋势版里,前4有3个OCR,甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活,说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里,有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比,也有很多人都在问,能不能再解读一下百度那个OCR模型(也就是PaddleOCR-VL)。
智东西10月15日报道,今日,阿里通义千问团队推出其最强视觉语言模型系列Qwen3-VL的4B与8B版本,两个尺寸均提供Instruct与Thinking版本,在几十项权威基准测评中超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano等同级别顶尖模型。