Abu Dhabi IFM ouvre les sources de six modèles K2 Horizon, allant de 0,9 à 375 milliards de paramètres

KuCoinFlash

Date de parution : 2026/09/03 15:14:52

Résumé

Abu Dhabi IFM a open-sourcé six modèles K2 Horizon avec des tailles de paramètres allant de 0,9 Go à 375 Go. Les modèles 0,9 Go et 3,7 Go sont adaptés à l'utilisation sur périphérique et mobile, tandis que le 375B-A23B utilise une architecture MoE. L'intérêt ouvert pour les grands modèles reste élevé, les altcoins à surveiller incluant les projets axés sur l'IA. Les modèles 0,9 Go, 3,7 Go et 7 Go établissent de nouveaux repères. IFM publiera le code d'entraînement, les recettes de données et les points de contrôle sous licence Apache 2.0. Le 375B-A23B a obtenu un score de 47 sur l'indice d'intelligence, proche de MiniMax-M3.

ME AI Actualité — Beating AI : L’Institut des modèles fondamentaux (IFM), issu de MBZUAI aux Émirats arabes unis, a publié K2 Horizon, en open source simultanément six modèles : 0.9B, 3.7B, 7B, 32B, 36B-A4B et 375B-A23B. Le modèle 0.9B est conçu pour des appareils embarqués tels que montres et lunettes, tandis que le 7B peut fonctionner sur smartphone. Le modèle le plus volumineux, 375B-A23B, utilise l’architecture MoE, activant environ 23B paramètres pour chaque token généré. Selon l’annonce officielle, les modèles 0.9B, 3.7B et 7B battent des records dans plusieurs évaluations pour leur taille respective. Outre les poids finaux, le code d’entraînement, les données ou les recettes de construction des données, les checkpoints intermédiaires, les journaux d’entraînement et les enregistrements d’évaluation seront également rendus publics. Certaines données sont soumises à des licences qui interdisent leur redistribution directe, mais leurs sources, méthodes de construction et proportions seront divulguées. Les modèles et le code sont publiés sous licence Apache 2.0. Artificial Analysis attribue au modèle 375B-A23B un Intelligence Index (indice de capacité globale) de 47 points, proche des 45 points de MiniMax-M3. Il excelle dans les tâches d’agent, mais présente des performances relativement plus faibles en matière de connaissance et de raisonnement complexe. (Source : BlockBeats)

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