# 低資源高性能

Qwen3-30B的高速優化版本，通過減少激活專家數量實現推理速度翻倍，適用於需要快速響應的文本生成場景

Falcon-H1是由阿聯酋技術創新研究院開發的混合架構語言模型，結合了Transformers和Mamba架構的優勢，支持多語言處理。

Bamba-9B-v2 是基於 Mamba-2 架構構建的僅解碼器語言模型，專注於文本生成任務，性能優於 Llama 3.1 8B。

基於Meta-Llama-3.1架構的量化優化模型，支持多語言，適用於商業和研究場景，在減少資源需求的同時保持高性能。

Minitron-8B-Base是通過剪裁Nemotron-4 15B獲得的大型語言模型，採用蒸餾持續訓練方法，相比從頭訓練節省了40倍的訓練token和1.8倍的計算成本。