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面壁智能發(fā)布基于稀疏-線性混合架構SALA訓練9B模型

每日經(jīng)濟新聞 2026-02-12 11:53:33

每經(jīng)AI快訊,面壁智能公眾號2月12日宣布,正式發(fā)布稀疏-線性注意力混合架構SALA,以及基于該架構的文本模型MiniCPM-SALA,模型僅有9B參數(shù)。據(jù)介紹,MiniCPM-SALA不使用投機采樣等加速算法,在云端推理芯片上,當序列長度為256K詞元時推理速度高達Qwen3-8B的3.5倍,并支持在云端芯片和消費級端側GPU上進行高達一百萬詞元上下文長度的推理。

 

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