Jueves 29 de octubre de 2026 ·
Diffusion Intelligence lanza Clover-35B-A3B-Preview, un modelo de lenguaje por difusión que supera a Jev en velocidad en tareas de agentes
Útil para
Diffusion Intelligence presentó Clover-35B-A3B-Preview, un modelo de lenguaje por difusión con arquitectura MoE, 35.000 millones de parámetros totales y unos 3.000 millones activos por token. En 49 tareas de agente web de WindTunnel, su tiempo mediano fue de 1,52 segundos frente a 3,21 de la combinación Jev más Mercury 2.5, con una tasa de éxito del 98,6 % frente al 95,9 %. En SWE-bench Verified obtiene 73,6 y en Terminal-Bench 2.1, 51,7.
Qué significa
Si los modelos por difusión mantienen esta velocidad en tareas de agente, los asistentes que usan herramientas y web podrían responder en segundos en lugar de minutos. Esto presenta una alternativa real a los modelos autorregresivos que dominan el mercado.
Fuentes originales
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- QbitAI 量子位 (CN)Leer la noticia completa en QbitAI 量子位 (CN)
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