El Xiaohongshu AI Lab dots.studio ha publicado el código fuente abierto de una vista previa de dots3-note, un modelo MoE de 280 mil millones de parámetros con 16 mil millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 512.000 tokens.

dots3-note admite comprender modalidades múltiples que incluyen texto, imágenes y audio, además de presentar el método de aprendizaje por refuerzo TEMPO para entrenar agentes en tareas de largo plazo.

El peso del modelo ya se proporcionó en Hugging Face, mientras que la API se integró en OpenRouter. Según el gráfico compartido por SemiAnalysis, dots3-note obtuvo 75,1 puntos en Terminal-Bench 2.1, superando en 4,9 puntos al modelo de pesos abiertos de EE. UU. con el mejor resultado en el gráfico.

SemiAnalysis dice que su equipo todavía está probando dots3-note en situaciones de uso diario para evaluar su calidad en el mundo real y ver si el modelo está sobreajustado para benchmarks.

Fuente: https://tintucbitcoin.com/doi-ai-xiaohongshu-ma-nguon-mo-dots3-note-dat-751-diem-terminal-bench-2-1/

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