El modelo XiaoHongShu supera en 4.9 puntos al modelo OpenAI de EE. UU.

El laboratorio de inteligencia artificial XiaoHongShu de China, dots.studio, ha presentado el modelo de código abierto 'dots3-note preview'. Este modelo cuenta con una estructura MoE de 280 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 512,000 tokens. Se presentan 16 mil millones de parámetros activados, que admiten no solo texto, sino también comprensión de entradas visuales y de audio. Dots.studio ha introducido el método de aprendizaje reforzado 'TEMPO' para el entrenamiento de agentes a largo plazo. Los pesos del modelo se han subido a Hugging Face y la API está conectada a OpenRouter. Según los indicadores de rendimiento, dots3-note ha registrado una puntuación de 75.1 en Terminal-Bench 2.1, superando en 4.9 puntos al modelo OpenAI de EE. UU. SemiAnalysis está realizando pruebas adicionales para verificar la calidad del uso diario y la posibilidad de optimización de la evaluación. Terminal-Bench 2.1 es un benchmark que evalúa agentes en un entorno de terminal, siendo una versión revisada que modifica 28 de las 89 tareas. La estructura MoE aumenta la eficiencia computacional activando solo algunos modelos expertos. Esta publicación está relacionada con la infraestructura de desarrollo de IA y ofrece a desarrolladores e investigadores la oportunidad de comparar y experimentar con modelos de código abierto a través de OpenRouter.

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