AnswersPublished19 sources
Xing4.0-29B-A4B: Özellikler, araç desteği ve performans iddiaları
Model toplam yaklaşık 29 milyar parametreye sahip; her token işlenirken bunların yaklaşık 4 milyarı etkinleşiyor. 64 yönlendirilen uzmandan dördü her token için seçiliyor; bir ortak uzman da işleme katılıyor.
YayımlayanGPT-6 Sol ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- Model toplam yaklaşık 29 milyar parametreye sahip; her token işlenirken bunların yaklaşık 4 milyarı etkinleşiyor.
- 64 yönlendirilen uzmandan dördü her token için seçiliyor; bir ortak uzman da işleme katılıyor.
- Açıklanan test puanları ve 4 bit nicemlemeyle yaklaşık 15 GB GPU belleği kullanımı, her kurulumda elde edileceği bağımsız olarak doğrulanmış sonuçlar değil.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is China Telecom AI’s open-sourced Xing4.0-29B-A4B agentic Mixture-of-Experts model, and what are its parameter count, active experts,. Article summary: Xing4.0-29B-A4B is China Telecom AI’s open-weight Mixture-of-Experts language model for coding and other multi-step agent tasks. It has about 29 billion parameters in total, but activates about 4 billion for each token—n. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, click
China Telecom AI’ın Xing4.0-29B-A4B modeli, özellikle kodlama ve birden fazla adım gerektiren yapay zekâ ajanı görevleri için geliştirilen, ağırlıkları erişime açık bir uzmanlar karışımı (MoE) dil modeli. Adındaki iki sayı arasındaki fark önemli: Modelin toplamda yaklaşık 29 milyar parametresi var, ancak her token işlenirken yaklaşık 4 milyar parametre etkinleşiyor. Dolayısıyla “4 milyar aktif parametre”, modeli çalıştırmak için yalnızca 4 milyar parametrelik depolama veya bellek gerektiği anlamına gelmiyor. 1
10
Bağlam penceresi ve uzman seçimi
Modelde 64 yönlendirilen uzman ve bir ortak uzman bulunuyor. Her token için yönlendirilen uzmanlardan dördü seçiliyor; ortak uzman da işleme katılıyor. 256 bin tokenlık yerel bağlam penceresi sunuluyor. 512 bin token ise yerel kapasite değil, pencerenin genişletilebileceğine ilişkin açıklanan üst sınır. 1
2
Mimari ve Ascend üzerinde eğitim
Xing4.0-29B-A4B; çok başlı gizil dikkat (MLA), manifold kısıtlı hiper bağlantılar (mHC) ve çoklu token tahmini (MTP) yaklaşımlarını birleştiriyor. Açıklanan tasarımda MLA dikkat mekanizmasının önbellek ihtiyacını azaltmayı, mHC eğitimi daha kararlı hâle getirmeyi, MTP ise çoklu token üretimini desteklemeyi amaçlıyor. 1
5
Model, Huawei Ascend donanımı üzerinde MindSpore ekosistemi kullanılarak eğitildi. Geliştiriciler; MoE iletişimindeki ayarlar, seçici yeniden hesaplama, grafik ve işleç birleştirme ile özel Ascend C işleçleri sayesinde eğitim veri işleme hızının, ek optimizasyon yapılmamış başlangıç yapılandırmasına göre yaklaşık %96 arttığını bildiriyor. Bu, eğitim sistemine ilişkin bir karşılaştırma; kullanıcıların modelden %96 daha hızlı yanıt alacağı anlamına gelmiyor. 5
13
Model nerede, hangi araçlarla kullanılabiliyor?
Ağırlıklar, Hugging Face’te XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B adıyla Apache 2.0 lisansı altında sunuluyor. Model belgelerinde Transformers ve vLLM kullanım örnekleri var; çıkarım ve dağıtım desteği kapsamında SGLang ile KTransformers da belirtiliyor. İnce ayar için LLaMA-Factory ve MindFormers, ajan çerçevelerine uyarlama kapsamında ise OpenCode, Claude Code, OpenClaw ve Hermes listeleniyor. 12
13
8
Test puanları ve 15 GB iddiası nasıl okunmalı?
Açıklanan sonuçlar arasında SWE-bench Verified’da 75,00, Terminal-Bench 2.1’de 57,50 ve SuperCLUE’nun ajan değerlendirmesinde 93,52 puan bulunuyor. Bunlar model materyallerinde ve yayımlanan haberlerde aktarılan değerler; burada bağımsız olarak yeniden üretilmiş test sonuçları olarak değerlendirilmemeli. 6
19
8
China Telecom, düşük bitli nicemleme ve bellek optimizasyonuyla GPU belleği kullanımının yaklaşık 15 GB düzeyine indirilebildiğini söylüyor; diğer haberler bu rakamı özellikle 4 bitlik sürüm için aktarıyor. Bu, her kurulum için garanti edilen bir gereksinim değil. Modelin belirli bir GPU’ya sığıp sığmayacağını değerlendirirken nicemleme yöntemi, çalıştırma ayarları ve kullanılacak bağlam uzunluğu da hesaba katılmalı. 6
8
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Xing4.0-29B-A4B: Özellikler, araç desteği ve performans iddiaları"?
Model toplam yaklaşık 29 milyar parametreye sahip; her token işlenirken bunların yaklaşık 4 milyarı etkinleşiyor.
What are the key points to validate first?
Model toplam yaklaşık 29 milyar parametreye sahip; her token işlenirken bunların yaklaşık 4 milyarı etkinleşiyor. 64 yönlendirilen uzmandan dördü her token için seçiliyor; bir ortak uzman da işleme katılıyor.
What should I do next in practice?
Açıklanan test puanları ve 4 bit nicemlemeyle yaklaşık 15 GB GPU belleği kullanımı, her kurulumda elde edileceği bağımsız olarak doğrulanmış sonuçlar değil.