Présentation de NVIDIA Nemotron 3 Super 🎉 Modèle hybride Mamba-Transformer MoE avec 120 milliards de paramètres (12 milliards actifs) Contexte natif de 1 million de tokens Conçu pour des applications multi-agents à haute précision et efficaces en calcul De plus, poids, ensembles de données et recettes entièrement ouverts pour une personnalisation et un déploiement faciles. 🧵

Aujourd'hui, nous lançons notre plus grand modèle LFM2 : LFM2-24B-A2B 🐘 > 24B paramètres au total > 2,3B actifs par token > Construit sur notre architecture LFM2 hybride et consciente du matériel Il combine le design rapide et économe en mémoire de LFM2 avec une configuration de Mixture of Experts, donc seulement 2,3B de paramètres s'activent à chaque exécution. Le résultat : une efficacité de premier ordre, une inférence rapide en périphérie et une mise à l'échelle log-linéaire prévisible, le tout dans une empreinte MoE de 32 Go et 2B actifs. 🧵

🚀 Présentation de la série de modèles Qwen 3.5 Medium Qwen3.5-Flash · Qwen3.5-35B-A3B · Qwen3.5-122B-A10B · Qwen3.5-27B ✨ Plus d'intelligence, moins de calcul. • Qwen3.5-35B-A3B dépasse désormais Qwen3-235B-A22B-2507 et Qwen3-VL-235B-A22B — un rappel que meilleure architecture, qualité des données et RL peuvent faire progresser l'intelligence, pas seulement des comptes de paramètres plus importants. • Qwen3.5-122B-A10B et 27B continuent de réduire l'écart entre les modèles de taille moyenne et les modèles de pointe — surtout dans des scénarios d'agents plus complexes. • Qwen3.5-Flash est la version de production hébergée alignée avec 35B-A3B, avec : – 1M de longueur de contexte par défaut – Outils intégrés officiels 🔗 Hugging Face : 🔗 ModelScope : 🔗 API Qwen3.5-Flash : Essayez dans Qwen Chat 👇 Flash : 27B : 35B-A3B : 122B-A10B : Nous aimerions savoir ce que vous construisez avec.