Prime Intellect 首日支援 Nemotron 3.5 Lightning,30B MoE 架構吞吐量提升 4 倍
具備 30 億活躍參數,任務完成速度提升 30%。開發者可透過 Prime Lab 進行後訓練,NVIDIA 亦發布評估配方。
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具備 30 億活躍參數,任務完成速度提升 30%。開發者可透過 Prime Lab 進行後訓練,NVIDIA 亦發布評估配方。
雲端大廠正將 GPU 叢集分散至 2 到 20 公里內以突破電力限制,並透過 Coherent lite 等降本光學方案進行互連。
獲 Nvidia 等大廠參投,願景為重構 AI 訓練堆疊打造專屬個人代理,標榜企業能在 20 分鐘內完成強化學習微調。
採用 Kimi Delta Attention 架構,透過 Unity AI Gateway 提供企業級存取控制,無需修改程式碼即可測試。
新版本加入 Nemotron 3 架構以支援該款專為常駐代理設計的開源模型,並修復 Muse Glimmer 函數呼叫解析器的邊界條件問題。
DeepSeek V4 量化實測發現預設轉換腳本會導致精度流失,且 llama.cpp 使同一模型在 RTX 5090 與 H100 產生不同困惑度。
該專案支援文字生成影音與首尾幀條件控制,並提供終端機即時預覽功能,在 M5 Max 上 4 步去噪僅需 3.5 秒即可生成影片。
為推動 AI 主權,平台首度託管第三方開源模型 Z.ai GLM-5.2,並推出歐洲算力單位(ECU)供企業進行長期算力承諾。
隨著全球 AI 運算從單一 GPU 轉向 AI 工廠架構,資料中心將更依賴網路、光學、封裝、散熱與軟體的協同設計。
博通於 OCP APAC 高峰會指出 Open Ethernet 將成 AI 基礎架構核心,並聯合微軟、Meta 等大廠推動 ESAN 與 OCI MSA 等開放網路標準。
支援 Windows、Mac 與 Linux,相容 GGUF 及多模態模型,內建 RAG、MCP 與沙盒執行環境,且不收集任何遙測資料。
官方表示 1.x 版將以附加性更新為主,本次統一變數宣告與指標型別,並新增 Python 風格 lambda 語法;同期的 MAX 26.5 則新增支援 GLM-5.2 模型。