MoE 相关 AI 动态

腾讯 Hy3 模型正式开源发布 @TencentHunyuan 295B/A21B MoE 架构、上下文窗口 256K 模型详细评测和介绍可以看下文： https://hy.tencent.com/research/hy3 看到...Meng Shao · 2026/07/06 19:55
腾讯正式开源 Hy3 模型，采用 295B/A21B MoE 架构与 256K 上下文窗口。相比预览版，任务成功率从 72% 提升至 90%，执行效率平均缩短 34%，文档处理 token 节省 47.4%，PPT 制作节省 49.0%（对比 GLM-5.2）。该模型已在元宝、ima、QQ 浏览器、微信读书、腾讯文档等产品中应用，形成数据循环强化。对开发者而言，Hy3 开源提供了高性价比的 MoE 大模型选择。核心观点： 1. Hy3 采用 295B/A21B MoE 架构，上下文窗口达 256K。 2. 相比 Hy3 preview，任务成功率从 72% 提升至 90%，执行效率平均缩短 34%。 3. 文档处理 token 节省 47.4%，PPT 制作节省 49.0%（对比 GLM-5.2）。
Z ai 发布 GLM-5.2 开源模型，744B/40B 参数，在 Intelligence Index 上得分 51 领先，并处于智能与成本帕累托前沿智谱AI · 2026/06/17 14:41
Z ai 发布 GLM-5.2 开源模型，总参数 744B，激活参数 40B，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 上得分 51，领先于 MiniMax-M3 和 DeepSeek V4 Pro。相比 GLM-5.1，科学推理能力显著提升，CritPt 提高 16 分，HLE 提高 12 分。模型位于智能与成本帕累托前沿，每任务成本约 $0.46。上下文窗口扩展至 1M tokens，采用 MIT 许可证。开发者可通过 Z ai 官方 API 及多家第三方提供商使用。核心观点： 1. GLM-5.2 在 Intelligence Index v4.1 得分 51，领先 MiniMax-M3 (44) 和 DeepSeek V4 Pro (44)。 2. 科学推理提升显著：CritPt +16 分至 21%，HLE +12 分至 40%。 3. 每任务输出 tokens 43k，高于 GLM-5.1 的 26k，成本 $0.46/任务。
DeepInfra 上线 Zhipu AI 的 GLM-5.2 模型，744B/40B MoE、MIT 许可、1M 上下文，在多项基准中领先开源模型智谱AI · 2026/06/17 04:34
DeepInfra 上线了智谱 AI 的 GLM-5.2 模型。该模型采用 744B/40B MoE 架构，MIT 许可，支持 1M 上下文窗口。在 FrontierSWE、PostTrainBench 和 SWE-Marathon 基准测试中，GLM-5.2 表现领先于其他开源模型。DeepInfra 提供该模型的 API 服务，定价为每百万 token 输入 $1.40、输出 $4.40、缓存 $0.25。开发者可通过 DeepInfra 平台直接调用该模型。核心观点： 1. GLM-5.2 采用 744B/40B MoE 架构，支持 1M 上下文窗口，MIT 许可。 2. 在 FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathon 三项基准中，GLM-5.2 为表现最佳的开源模型。 3. DeepInfra 定价：输入 $1.40/1M tokens，输出 $4.40/1M tokens，缓存 $0.25/1M tokens。