Le modèle XiaoHongShu surpasse l'OpenAI américain de 4,9 points

Le laboratoire d'IA chinois XiaoHongShu, dots.studio, a dévoilé son modèle open source "dots3-note preview". Ce modèle est doté d'une architecture MoE de 280 milliards de paramètres et d'une fenêtre de contexte de 512 000 tokens. Le nombre réel de paramètres activés est de 16 milliards, et il prend en charge la compréhension des entrées textuelles, visuelles et audio. Dots.studio a introduit la méthode d'apprentissage par renforcement "TEMPO" pour l'entraînement des agents sur de longues périodes. Les poids du modèle ont été publiés sur Hugging Face, et l'API est connectée à OpenRouter. Selon les indicateurs de performance, dots3-note a enregistré un score de 75,1 sur le Terminal-Bench 2.1, surpassant le modèle OpenAI américain de 4,9 points. SemiAnalysis est en train de vérifier la qualité d'utilisation quotidienne et les possibilités d'optimisation de l'évaluation à travers des tests supplémentaires. Le Terminal-Bench 2.1 est un benchmark qui évalue les agents dans un environnement terminal, révisé pour 28 des 89 tâches. L'architecture MoE améliore l'efficacité des calculs en activant uniquement certains modèles d'experts. Cette publication est liée à l'infrastructure de développement de l'IA et offre aux développeurs et chercheurs la possibilité de comparer et d'expérimenter des modèles open source via OpenRouter.

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