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Según un informe de Jinse Finance, monitoreado por Whale Alert, hoy a las 03:56 (zona horaria UTC+8), USDC Treasury acuñó 250,000,000 USDC.

Jinse Finance informó que Tongyi Qianwen, una subsidiaria de Alibaba, lanzó la arquitectura de modelo base de próxima generación Qwen3-Next y liberó como código abierto la serie de modelos Qwen3-Next-80B-A3B basada en esta arquitectura. En comparación con la estructura MoE del Qwen3, esta nueva estructura presenta las siguientes mejoras clave: mecanismo de atención híbrida, estructura MoE de alta dispersión, una serie de optimizaciones amigables para la estabilidad del entrenamiento y un mecanismo de predicción de múltiples tokens que mejora la eficiencia de inferencia. Basado en la estructura del modelo Qwen3-Next, Alibaba entrenó el modelo Qwen3-Next-80B-A3B-Base, que cuenta con 80 mil millones de parámetros, pero solo activa 3 mil millones de ellos. Este modelo Base logra un rendimiento similar o incluso ligeramente superior al modelo denso Qwen3-32B, mientras que su costo de entrenamiento (horas de GPU) es menos de una décima parte del Qwen3-32B, y su rendimiento de inferencia en contextos superiores a 32k es más de diez veces mayor que el del Qwen3-32B, logrando así una relación costo-beneficio extrema tanto en entrenamiento como en inferencia.