Qwen 3.5 397B
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- 2026-07-15 research_milestone Google achieved a 4.7x speedup in prefill workloads for the Qwen 3.5-397B MoE model on Ironwood TPUs through JAX/Pallas optimization. 来源
2 天有情绪数据
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Google 在 Ironwood TPU 上优化 Qwen 3.5-397B MoE，实现 4.7 倍加速
Google 优化了 Qwen 3.5-397B 混合专家（MoE）模型，使其能在其 Ironwood 张量处理单元（TPU）上运行。此优化利用 JAX 和 Pallas 实现，使 prefill 工作负载的速度提升了 4.7 倍。该开发解决了硬件分片限制的挑战，从而能更高效地部署大型模型。
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Rio 3.5 397B AI项目被指欺诈，交付了合并模型而非训练模型
一个名为Rio 3.5 397B的大型语言模型项目获得了50万雷亚尔（约合10万美元）的资金，目前正面临欺诈指控。最初，该项目声称基于Qwen 3.5 397B开发了一个显著改进的模型。然而，人们发现该模型仅仅是与Nex N2 Pro进行了简单合并，并未进行任何额外的训练。被揭穿后，该项目更新了其文档，承认了合并操作，但仍声称进行了额外的训练，并且上传了错误的模型。随后的一条推文暗示最终训练好的模型丢失了，需要重新开始，批评者认为这是…
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Nex N2 Pro 微调采用“少即是多”推理方式
Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上的一位用户观察到 Nex N2 Pro 模型（Qwen 3.5 397B 的一个微调版本）存在一种特殊的推理模式。该模式涉及频繁使用“need”和“maybe”等简单词语来构建解释，这可能是一种节省 token 的策略。用户想知道这种“少即是多”的方法是否也存在于其他模型中，以及是否应该被广泛采用。
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Windows vs. Linux：llama.cpp MoE 模型速度无差异
一位用户测试了 llama.cpp 在 Windows 11 和 Linux 上的性能，发现在运行中大型混合专家（MoE）模型时，两者之间没有显著的速度差异。测试涉及特定的硬件配置和详细的启动参数，结果显示在两个操作系统上提示处理（PP）和令牌生成（TG）速度相当。用户还指出，Windows Subsystem for Linux (WSL) 的性能慢于原生 Linux 或 Windows。
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用户就本地AI推理服务器构建寻求内存建议
一位用户正在寻求有关构建本地推理服务器的建议，特别是就其双 RTX 3090 设置的最佳内存配置提出疑问。他们正在权衡 128 GB 3200 MHz 内存或 256 GB 2133 MHz 内存，并考虑了成本以及对 Qwen 3.5 397B 等大型模型的潜在好处。
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Together AI 与 Adaption 合作，简化模型微调流程
Together AI 已与 Adaption 达成合作。Adaption 由前 Cohere 和 Google DeepMind 的领导者 Sara Hooker 和 Sudip Roy 联合创立。此次合作将 Adaption 的数据优化工具与其微调基础设施相结合。该合作旨在通过提高数据集质量并简化实验和部署工作流程，使用户能够更轻松地创建高质量、微调后的开源模型。