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AllenAI 发布 Olmo-core 3 训练框架，支持将专家池从 8 扩展到 128 而每 token 仅激活 4 个专家，总参数量从 4.6B 增至 47B，训练吞吐量仅下降不到 5%。在 8 个 NVIDIA B300 GPU 上，47B MoE 达 52,000 tokens/s/GPU，约为此前实现的 2.7 倍。系统已测试至 1.2 万亿参数规模。
推荐理由：原文给出了专家池扩展、吞吐量提升和参数规模的具体数字，读者可以据此判断这套训练基础设施对大模型研究的具体价值。
Mistral 发布 Mistral Small 3，一款面向低延迟推理的 24B 参数模型，采用 Apache 2.0 协议开源，权重和指令调优版本同步开放下载。
推荐理由：Mistral 以 Apache 2.0 开源 24B 模型并对标更大模型，可作为本地部署与开源替代方案的参考。
Stable Diffusion 3.5 在 Replicate 平台发布，提供 Large、Large Turbo 和 Medium 三个变体。Large Turbo 只需 4 步推理即可生成高质量图像，Medium 为 2.5B 参数可运行在消费级 GPU。定价分别为每张图 $0.065、$0.04、$0.035。非商业使用免费，商业使用年收入低于 100 万美元免费。
推荐理由：原文给出了三个版本的能力差异和具体价格，读者可以据此判断在什么场景下该使用哪个版本以及成本是多少。
已经到底了