English(EN) Is there still strong interest in a dense 9b model?

开发者寻求对开源94亿参数稠密大语言模型的兴趣

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-13 06:08

一位独立开发者正在寻求社区对其开发的一个拥有94亿参数的稠密语言模型的兴趣。该模型采用了Moonshot的AttnRes建模和RoPE/NoPE分层等先进技术，并使用了Llama 3分词器。开发者计划开源代码和数据，但遇到了Llama 3分词器和合成数据的许可问题，这可能促使其转向OLMo 3系列。他们正在寻找用户或数据中心来帮助训练和利用该模型，该模型暂定名为“Budget”，使其超越研究成果。 AI

影响可能为研究人员和开发者提供一个新的开源模型选项，尽管其最终效用取决于社区参与和进一步的训练。

排序理由开发者主导的项目，发布代码和数据，而非前沿实验室的发布。

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Signal score: 1 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 开发者主导的项目，发布代码和数据，而非前沿实验室的发布。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: model release, product; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Same-day; Cluster formed today. Ranking reflects the current source set at time of score.

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/NineThreeTilNow · 2026-09-13 06:08

9b密集模型是否仍有强烈兴趣？

<div class="md"><p>I have a full model, it's ready to train. It's ~9b parameters.</p> <p>9.4b to be more exact. That includes a 1/2/3 Engram table, Moonshot's AttnRes modeling, and RoPE / NoPE layering at 3:1 as more or less validated by most major labs. It uses th…

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报道来源 [1]

9b密集模型是否仍有强烈兴趣？

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