Segundo a Beating, a Huawei integrou oficialmente um grande modelo de linguagem MoE no dispositivo, com um total de 30 mil milhões de parâmetros, dos quais 2 mil milhões são ativados, no smartphone dobrável Mate XT 2, neste outono. O modelo funciona no recém-lançado chipset Kirin 9050 Pro, com computação de IA alimentada pela NPU baseada na arquitetura Da Vinci. A Huawei afirma que este é o primeiro grande modelo multimodal MoE no dispositivo do setor.

Segundo o anúncio oficial da Beating AI e da Tencent, o Tencent Hunyuan e o WorkBuddy concluíram uma otimização específica do Hy4 preview, que está agora totalmente implementada na plataforma WorkBuddy. A atualização reduz o número de rondas de tarefas e o consumo de Tokens de entrada/saída em tarefas complexas, sem sacrificar o desempenho, abordando principalmente o raciocínio excessivo em cadeia de pensamento e a sobreverificação. O Hy4 preview é um modelo de mistura de especialistas (MoE) de

Segundo a ChainCatcher, a 2 de Setembro, a B.AI anunciou o lançamento oficial do serviço de API do modelo Hunyuan Hy4 Preview da Tencent, agora disponível para integração pelos programadores. O modelo utiliza uma arquitectura MoE esparsa com 770 mil milhões de parâmetros (Mixture of Experts), dos quais 49 mil milhões são activados por Token, e suporta uma janela de contexto de 1 milhão de Tokens. Os programadores podem aceder à API através da plataforma oficial da B.AI.

Segundo a Jin10, o primeiro-ministro de Saskatchewan, Scott Moe, anunciou, em 26 de agosto, que a província vai impor, a partir de 8 de setembro, uma tarifa retaliatória de 50% sobre produtos alcoólicos americanos importados, em resposta ao agravamento das tensões comerciais entre o Canadá e os EUA. Moe afirmou que as vendas de álcool americano em Saskatchewan caíram 40% no contexto da disputa comercial.

Segundo a Alibaba Qwen, foi lançado hoje o Qwen3.8-Flash, estando também disponíveis pesos abertos sob a designação Qwen3.8-Flash-Next e apresentando a arquitetura Qwen4 de próxima geração. O modelo multimodal baseado em MoE tem um total de 125 mil milhões de parâmetros, dos quais apenas 6 mil milhões são ativados, além de 51 mil milhões de embeddings de n-gramas para otimização da memória. Nos benchmarks oficiais, o Qwen3.8-Flash superou o Claude Opus 4.6 em 9,1 pontos no SWE-bench Pro, em cerc

Segundo a ChainCatcher, a equipa Qwen da Alibaba lançará o Qwen 3.8-Flash-Next na quarta-feira (27 de agosto), um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 125 mil milhões de parâmetros no total e 6 mil milhões de parâmetros ativos por token. O modelo é apresentado como uma antevisão inicial da futura arquitetura Qwen 4, e não como um lançamento topo de gama definitivo, incorporando capacidades multimodais assentes no design da arquitetura Qwen 4. Enquanto modelo de pesos abertos, os programa

Segundo a ModelScope, a Alibaba lançará o Qwen3.8-Flash-Next a 26 de Agosto, às 23h. O modelo é um sistema multimodal de mistura de especialistas (MoE) baseado na arquitetura Qwen4, com uma página de pré-visualização já disponível na plataforma. A Alibaba apresentou o lançamento como uma pré-visualização técnica para preparar a comunidade para a família completa de modelos Qwen4. A empresa lançou o Qwen3.8-Max, com 2,4 biliões de parâmetros, no início deste mês.

De acordo com a ChainCatcher, a B.AI anunciou, em 24 de agosto, que o modelo multimodal MiMo-V2.5 da Xiaomi passou a estar disponível gratuitamente através de uma API. O modelo MoE esparso, com 310 mil milhões de parâmetros, suporta dados de entrada em texto, imagem, vídeo e áudio, oferecendo uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e uma velocidade de resposta otimizada. Os programadores podem aceder ao modelo gratuitamente através da plataforma de API da B.AI.

Segundo a Beating AI, a Etched, que acaba de angariar 700 milhões de dólares com uma avaliação de 21 mil milhões de dólares, está sob escrutínio técnico relativamente às suas alegações sobre o chip LVI. A equipa de George Hotz responsável pela tinygrad questionou publicamente se o principal argumento de venda da empresa — executar inferência de IA a uma tensão mais baixa para alcançar 80% do débito máximo teórico em modelos MoE esparsos com biliões de parâmetros — se traduz realmente num desempe

Segundo a PANews, a 15 de agosto, o laboratório de IA da Xiaohongshu, dots.studio, disponibilizou como código aberto o dots3-note preview, um modelo MoE com 280 mil milhões de parâmetros que alcançou uma pontuação de 75,1 no Terminal-Bench 2.1, superando em 4,9 pontos o melhor modelo norte-americano de pesos abertos. Os pesos do modelo estão disponíveis no Hugging Face e o acesso à API é possível através do OpenRouter.