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标签：混合专家模型×
6月16日
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6月12日
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6月5日
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09:02rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选
在本地运行LLM的桌面应用atomic[.]chat上，Nemotron 3 Ultra与GPT-5.5进行了对比测试。在构建带真实物理效果的HTML5 Canvas任务中，Nemotron 3 Ultra以11.3k tokens、0.051美元的成本，给出了与GPT-5.5（11.0k tokens、0.57美元）几乎相同的结果，成本仅为后者的十分之一。Nemotron 3 Ultra是一个混合专家模型，拥有5500亿总参数，但每个token仅激活55亿参数，因此效率极高。这一对比展示了Nemotron 3 Ultra在性价比上的显著优势，尤其适合需要高推理质量但预算有限的场景。
AI模型Nemotron 3 UltraGPT-5.5混合专家模型成本对比本地推理
推荐理由：做AI应用或本地推理的开发者，这个测试直接告诉你Nemotron 3 Ultra能以十分之一成本达到GPT-5.5级别的效果，值得在项目里试试。
原文
6月4日
11:13
6月3日
05:02
05:02rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
88°
微软发布了 MAI-Thinking-1，这是其自研推理模型系列的首个成果。该模型采用 1T 总参数的混合专家架构，每次推理仅激活 35B 参数，在 AIME 2025 上达到 97.0%，LiveCodeBench v6 上 87.7%，SWE-Bench Pro 上 52.8%。微软称其训练流程为“爬山机器”，通过持续优化数据、训练、奖励和安全测试形成闭环。预训练基于 30T 主要人工生成 token，避免使用第三方模型蒸馏，随后通过强化学习提升数学、编程、工具使用和安全能力。这标志着微软在推理模型领域建立了完整的自研能力。
AI模型推理模型微软MAI-Thinking-1混合专家模型强化学习
推荐理由：微软用自研数据+强化学习打造了强推理模型，做 AI 推理或模型训练的团队值得关注其“爬山机器”方法论，尤其是 35B 激活参数就能达到接近顶尖水平的效率。
原文
5月24日
14:44