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主题：large-language-models
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百度 Ernie 5.1 大幅降低训练成本
百度发布了 Ernie 5.1，这是从 Ernie 5.0 蒸馏而来的新模型，百度称其预训练成本比同类模型低约 94%。百度还表示，该模型目前在中文 AI 基准上表现领先，并在 5 月 9 日的 Arena Search Leaderboard 上获得 1,223 分，全球排名第 4、中文模型中排名第 1。
Qwen3.6-27B在多数编码基准测试中超越更大版本模型
Qwen3.6-27B 是一个采用密集架构的模型，在大多数编码基准测试中表现优于其更大的前辈，且因结构更简单而更具效率。
DeepSeek-V4为代理实现实用的百万token上下文
DeepSeek-V4引入了压缩稀疏注意力（CSA）和重度压缩注意力（HCA）的新架构，大幅降低了百万token下的FLOPs和KV缓存内存占用。这使得代理能够执行长时间的工具调用任务，而不会因GPU内存不足或性能下降而中断。
Qwen3.6-27B 在小型模型中实现旗舰级编程能力
Qwen3.6-27B 是一个参数量为 270 亿的密集型模型，其编程性能超越了更大规模的 397B MoE 模型 Qwen3.5-397B-A17B，并支持代理式行为。该模型以量化后的 GGUF 格式提供，可在消费级硬件（如 16GB 显存）上本地部署。
谷歌DeepMind发布Gemma 4：更小、更智能、具备视觉能力的模型
谷歌DeepMind发布了四个新的开源视觉语言模型——2B、4B、31B以及一个26B-A4B混合专家模型，通过分层嵌入（PLE）技术提升了参数效率。较小的模型标注为E2B和E4B，表示其有效参数规模，从而实现更好的本地设备运行性能。