2026/2/23 4:11:35
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凡科建站源码,微信小程序官网平台入口登录,深圳住房和城乡建设厅官网,东莞今天最新消息新闻OpenAI 突然开源了一个“只有 0.4B 参数”的模型——但它的 99.9% 权重都是 0。是的#xff0c;你没看错。
这个叫 Circuit Sparsity 的新模型#xff0c;仅靠 0.1% 的活跃连接#xff0c;就完成了传统稠密模型需要数十亿参数才能做的任务。更惊人的是#xff1a;它的推理路…OpenAI 突然开源了一个“只有 0.4B 参数”的模型——但它的 99.9% 权重都是 0。是的你没看错。这个叫Circuit Sparsity的新模型仅靠 0.1% 的活跃连接就完成了传统稠密模型需要数十亿参数才能做的任务。更惊人的是它的推理路径像电路图一样清晰——每一条激活通路都可追溯移除任意一个关键节点任务立刻失效能力与结构强绑定推理速度极快资源消耗近乎为零特别适合边缘设备或高并发场景。OpenAI 说这是他们探索“可解释 AI”的关键一步。但作为开发者我看到的却是另一个现实这种新型稀疏架构和 GPT-5、Gemini、Claude、Mistral、GLM……完全不是一个物种。它的 API 格式不同token 计算逻辑不同甚至“输入-输出”行为都更接近符号系统而非概率生成。如果你现在想试试它恭喜你又要写一套全新的适配层。而我我只改了一行配置。因为在Gateone.AICircuit Sparsity 从上线第一天起就被纳入了统一智能路由体系Python编辑# 切换模型只需改 model 名 response gateone.chat.completions.create( modelopenai/circuit-sparsity, # 或 gpt-5.2, gemini-3-deepthink, glm-4-6v messages[{role: user, content: 解释量子隧穿效应}] )✅自动处理稀疏模型的特殊输入格式—— 无需研究其“电路激活协议”✅统一输出结构—— 无论底层是稠密、MoE、还是稀疏架构返回格式一致✅A/B 测试超简单—— 对比 Circuit Sparsity 的可解释性 vs. GPT-5.2 的流畅性数据秒出✅成本几乎为零—— 因其极低计算开销调用费用趋近于免费Gateone 自动优先调度它用于轻量任务✅未来兼容无忧—— 下次 OpenAI 发布“量子稀疏”或“神经符号混合体”我们照样无缝接入。稀疏模型不是替代大模型而是补齐 AI 工具箱的最后一块拼图。高风险决策用 Circuit Sparsity路径可审计实时边缘推理用它省电又快教学/研究它是绝佳的“白盒 AI”范例。但前提是——你得能轻松用上它而不是被集成复杂度劝退。Gateone.AI 的使命从来不是“聚合更多模型”而是让每一种 AI 范式都为你所用而不为你所累。无论是 675B 的 Mistral Large 3还是 0.4B 的 Circuit Sparsity在 Gateone 看来都是你工具箱里的一把刀——你只管选我们负责磨好、递到你手上。新用户注册即送 $2 体验额度无需绑卡 Circuit Sparsity 已上线 Gateone 平台支持即时调用与对比实验 立即体验下一代 AI 范式的自由https://gateone.ai当世界在分裂成“稠密派”和“稀疏派”我们选择做那个连接所有可能的人。