13 hours ago
- Motif-3-Beta是即将推出的Motif-3混合专家（MoE）语言模型的预览检查点，并非最终版本。
- 它拥有约3140亿个总参数，每个令牌仅激活约130亿个参数，采用稀疏MoE架构，包含384个专家（每个令牌激活8个专家，外加1个共享专家）。
- 支持原生上下文长度256K令牌（262,144），专为多语言、通用任务而构建。
- 该模型引入了自定义内部组件：分组差分潜在注意力（GDLA）、每个专家的分组PolyNorm激活以及改进的mHC架构。
- 可通过Hugging Face Transformers管道（设置trust_remote_code=True）、vLLM服务器、SGLang服务器或Docker Model Runner使用。
- 权重公开可用，无需访问请求；许可证仅允许个人、教育及非商业研究用途，商业使用需事先获得许可。
- 根据Artificial Analysis的评估，它在AAII基准测试中获得了44分。