Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/opendatascience/--): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Data Science by ODS.ai 🦜 | Telegram Webview: opendatascience/2281 -
Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Китай.AI
🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая

🔥 Qwen3: новый уровень открытых ИИ-моделей от Alibaba!


Китайский гигант Alibaba представил третье поколение своей флагманской ИИ-серии Qwen — мощные языковые модели с полностью открытой лицензией Apache 2.0.

📌 Основные модели серии:
Qwen3-235B-A22B (флагман) — 235 млрд параметров с 22 млрд активных - конкурирует с Grok-3 и Gemini Pro
Qwen3-30B-A3B — в 10x эффективнее аналогов при 3 млрд активируемых параметров
• 6 Dense-моделей (0.6B–32B) с полным открытым исходным кодом

💡 Ключевые инновации:
→ Режимы "Размышление/Без размышления" для баланса скорости и качества ответов
→ Поддержка 119 языков (рекорд среди открытых моделей)
→ Улучшенные возможности для работы с агентами и MCP
→ В 2x больше данных для обучения vs Qwen2.5 (36 трлн токенов)
→ Экономичность: запуск полной модели требует всего 4 видеокарты H20, а использование видеопамяти на 66% меньше, чем у аналогов
Qwen3-0.6B можно запустить даже на смартфоне!

Онлайн-демо |
HuggingFace |
ModelScope |
GitHub

Для развертывания разработчики рекомендуют использовать SGLang и vLLM, для локального применения — Ollama или LMStudio.

Подробнее в блоге разработчиков

💡 Интересный факт!
📊 С выпуском Owen 3, Qwen стал самым крупным семейством открытых моделей в мире опередив Llama:
Свыше 200 моделей
Более 300 млн загрузок
100 000+ производных архитектур

#КитайскийИИ #КитайAI #OpenSource #MoE #AlibabaQwen #ЯзыковыеМодели



tg-me.com/opendatascience/2281
Create:
Last Update:

🔮 CN-AI-MODELS | ИИ модели Китая

🔥 Qwen3: новый уровень открытых ИИ-моделей от Alibaba!


Китайский гигант Alibaba представил третье поколение своей флагманской ИИ-серии Qwen — мощные языковые модели с полностью открытой лицензией Apache 2.0.

📌 Основные модели серии:
Qwen3-235B-A22B (флагман) — 235 млрд параметров с 22 млрд активных - конкурирует с Grok-3 и Gemini Pro
Qwen3-30B-A3B — в 10x эффективнее аналогов при 3 млрд активируемых параметров
• 6 Dense-моделей (0.6B–32B) с полным открытым исходным кодом

💡 Ключевые инновации:
→ Режимы "Размышление/Без размышления" для баланса скорости и качества ответов
→ Поддержка 119 языков (рекорд среди открытых моделей)
→ Улучшенные возможности для работы с агентами и MCP
→ В 2x больше данных для обучения vs Qwen2.5 (36 трлн токенов)
→ Экономичность: запуск полной модели требует всего 4 видеокарты H20, а использование видеопамяти на 66% меньше, чем у аналогов
Qwen3-0.6B можно запустить даже на смартфоне!

Онлайн-демо |
HuggingFace |
ModelScope |
GitHub

Для развертывания разработчики рекомендуют использовать SGLang и vLLM, для локального применения — Ollama или LMStudio.

Подробнее в блоге разработчиков

💡 Интересный факт!
📊 С выпуском Owen 3, Qwen стал самым крупным семейством открытых моделей в мире опередив Llama:
Свыше 200 моделей
Более 300 млн загрузок
100 000+ производных архитектур

#КитайскийИИ #КитайAI #OpenSource #MoE #AlibabaQwen #ЯзыковыеМодели

BY Data Science by ODS.ai 🦜


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/opendatascience/2281

View MORE
Open in Telegram


Data Science by ODS ai 🦜 Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram announces Anonymous Admins

The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

Data Science by ODS ai 🦜 from es


Telegram Data Science by ODS.ai 🦜
FROM USA