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Jinse Finance berichtet, dass Tongyi Qianwen, eine Tochtergesellschaft von Alibaba, die nächste Generation der Basismodell-Architektur Qwen3-Next veröffentlicht und die darauf basierenden Qwen3-Next-80B-A3B-Modelle als Open Source bereitgestellt hat. Im Vergleich zur MoE-Modellarchitektur von Qwen3 wurden folgende Kernverbesserungen vorgenommen: ein hybrider Aufmerksamkeitsmechanismus, eine hochgradig sparsame MoE-Struktur, eine Reihe von optimierungsfreundlichen Trainingsmethoden für mehr Stabilität sowie ein Multi-Token-Vorhersagemechanismus zur Steigerung der Inferenz-Effizienz. Basierend auf der Qwen3-Next-Modellarchitektur hat Alibaba das Qwen3-Next-80B-A3B-Base-Modell trainiert, das über 80 Milliarden Parameter verfügt, von denen nur 3 Milliarden aktiviert werden. Dieses Basismodell erreicht eine vergleichbare oder sogar leicht bessere Leistung als das dichte Qwen3-32B-Modell, während die Trainingskosten (GPU-Stunden) weniger als ein Zehntel des Qwen3-32B betragen. Bei einer Kontextlänge von über 32k ist der Inferenzdurchsatz mehr als zehnmal so hoch wie beim Qwen3-32B, was ein außergewöhnliches Verhältnis von Trainings- und Inferenzkosten ermöglicht.

ChainCatcher berichtet, dass BlackRock nach dem Erfolg des Bitcoin ETF plant, seine Fonds mit Real-World Assets und Aktien zu tokenisieren und diese auf die Blockchain zu bringen.