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面壁智能CEO李大海表示：“沒有做過上下文稀疏化的模型內(nèi)存消耗過大，顯存不夠要用CPU的內(nèi)存，?Offloading（顯存優(yōu)化技術(shù)）會導(dǎo)致速度急速下降。我們拋磚引玉，做了兩個還不錯的應(yīng)用，作為demo一并向大家開源?！?/p>

據(jù)介紹，8B模型為稀疏注意力模型，在多個基準(zhǔn)測試中，以22%的訓(xùn)練開銷，性能比肩Qwen-3-8B、超越Gemma-3-12B，同時，注意力機制上采用高效雙頻換擋，可根據(jù)文本長短切換稀疏與稠密。0.5B模型相較Qwen-3-0.6B、Llama 3.2, 僅2.7%的訓(xùn)練開銷，一半?yún)?shù)性能翻倍，并實現(xiàn)最快600Token/s的推理速度。

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AI初創(chuàng)公司面壁智能發(fā)布并開源了新一代端側(cè)模型小鋼炮4.0，可實現(xiàn)長文本推理速度5倍常規(guī)加速以及最高220倍加速，共有8B和0.5B兩個參數(shù)規(guī)模。

李大海表示，隨著大模型知識密度越來越高，端側(cè)模型將大有可為。（澎湃新聞記者 秦盛）