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Empero AI
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Empero AI 发布 Qwythos-9B-v2，通过 100 万 token 上下文修复循环问题
Empero AI 发布了 Qwythos-9B-v2，这是其大型语言模型的更新版本，旨在消除之前影响少量输出的循环和退化问题。新版本通过一种称为“最终 Token 偏好优化”的技术，实现了 0% 的循环率，同时不牺牲其 100 万 token 的上下文窗口或推理能力。内部基准测试显示，Qwythos-9B-v2 在知识和推理任务上的性能保持不变或略有提高，但在编码基准测试分数上略有下降。
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Empero AI 在 Hugging Face 上发布 Qwythos-27B-v1 推理模型
Empero AI 发布了 Qwythos-27B-v1，一个开放权重、全参数推理模型。这是 Qwythos-9B 的更大版本，在相同的课程上训练，并基于 Qwen3.5-27B 构建。该模型可在 Hugging Face 上获取，并包含与 Transformers 等库集成、vLLM 和 SGLang 等推理提供商的集成以及通过 Docker 部署的说明。
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Empero AI 发布 Qwythos-9B-v2，修复循环行为并保留推理能力
Empero AI 发布了其 Qwythos 模型的更新版本 Qwythos-9B-v2。新版本解决了先前版本中存在的循环行为问题，将其发生率从 6.7% 降低到 0%，同时不损害推理能力。该模型保留了其深度思维链、无审查的研究立场和 1M token 上下文窗口，并恢复了其原生多 token 预测模块。