Mastodawn

Q*Satoshi (@AiXsatoshi)

LongCat-Flash-Thinking 모델(560B)은 전체 중 단 27B(4.8%)만 활성화되고, 512개의 전문가(experts) 중 12개만 활성화되는 매우 낮은 활성화 비율을 보고한 내용입니다. 비교로 DeepSeek(671B)은 37B(5.5%) 활성화로, 희소 활성화(sparse activation)/Mixture-of-Experts 특성이 강조된 관찰입니다.

https://x.com/AiXsatoshi/status/2013068443176546807

#longcat #moe #sparseactivation #deepseek #airesearch

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LongCat-Flash-Thinking 2601 560Bでわずか27B（4.8%）のみ活性化。 512個のエキスパートのうち、12個のみ活性化する。この活性化比率はすごいちなみにDeepSeekは、Total 671Bの活性化は37Bで、5.5%

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sayzard Jan 18

Q*Satoshi (@AiXsatoshi)

새로운 560B 파라미터 MoE 모델 'LongCat-Flash-Thinking 2601' 출시 소식입니다. 실세계 에이전트 과제에서 탁월한 성능을 보이며 AIME-25에서 99.6%를 달성했고, 노이즈 환경에서도 높은 정확도를 유지합니다. 또한 'Heavy Thinking Mode'로 깊은 추론을 수행할 수 있다고 발표되었습니다.

https://x.com/AiXsatoshi/status/2012776698052591911

#longcat #moe #llm #release

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新しい560BパラメータのMoEモデル！ LongCat-Flash-Thinking 2601 リリース新しい思考ができるフラッグシップクラスはありがたい実世界のエージェントタスクで圧倒的な性能 - AIME-25で99.6%達成 - ノイズ環境下でも高精度 - Heavy Thinking Modeで深い推論を実現

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