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#moemodel — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #moemodel, aggregated by home.social.

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  1. RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 modelscope.ai/models/Kwaipilot 📄 modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.

    mehr auf Arint.info

    #CodingAI #KATCoder #MoEModel #OpenSource #Qwen #SWEbench #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2082043389025857891#m

  2. RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 modelscope.ai/models/Kwaipilot 📄 modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.

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    #CodingAI #KATCoder #MoEModel #OpenSource #Qwen #SWEbench #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2082043389025857891#m

  3. RT @ModelScope2022: Nur 3B aktive Parameter, dennoch State-of-the-Art-Performance beim agentic Coding in seiner Größenordnung. 🚀 KAT-Coder-V2.5-Dev, das neue 35B Open-Weight-MoE-Coding-Modell von @KwaiAICoder. 🤖 modelscope.ai/models/Kwaipilot 📄 modelscope.ai/papers/2607.05471 🏆 Führt jede berichtete Benchmark gleicher Skala an: 69,4 auf SWE-bench Verified, 63,0 auf Multilingual und 41,02 auf Terminal-Bench 2,1. ⚡ Native 256K-Kontext, Tool-Calling, Denk-/Nicht-Denk-Modi und optionale Speicherung der Reasoning-Historie. 🧠 Aufgebaut auf Qwen3.6-35B-A3B mit 127K SFT-Beispielen + RL. Abnormale Tool-Labels sanken von 9,34% auf 0,28%, während kontinuierliche Wiederholungen auf 0% fielen. 📄 Open-Weight und nur Text—ohne Vision-Komponenten. Apache 2.0.

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    #CodingAI #KATCoder #MoEModel #OpenSource #Qwen #SWEbench #arint_info

    https://x.com/ModelScope2022/status/2082043389025857891#m

  4. Dàn tensor với MoE, MXFP4 4 bits posibilität! 🌟 Noctrex chia sẻ mô hình-immun số chuẩn hóa trên HuggingFace – rất hiệu quả trong tiếtelay. Th suivants: huggingface.co/noctrex (hãy thử!).
    #AI #MachineLearning #Quantization #MXFP4 #MoEModel #TinhHoaAI #MôHìnhTr ś/QuyDinh #PhépTinhTómTắt

    reddit.com/r/LocalLLaMA/commen

  5. 🌟 Hỗ trợ LM Studio + MoE Model: Bật một cài đặt giúp sử dụng CPU ít VRAM vẫn đạt độ dài context lớn với tốc độ 20 tokens/giây. Bạn đang cần một giải pháp hiệu năng cao không? 👉 Thử việc này nhé! #AI #LMStudio #MoEModel #Prôgramming #H hỗ trợ AI #Tối ưu VRAM

    reddit.com/r/LocalLLaMA/commen