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Aleph Alpha's open-weight Kolibri LLM supports 1M-token contextAleph Alpha、独英対応Kolibriを公開
Aleph Alpha released Kolibri, a German-English mixture-of-experts model with 78.1B total parameters and up to 1 million tokens of context, on Hugging Face under Apache 2.0.Aleph Alphaはドイツ語・英語対応の混合専門家モデルKolibriを発表、総パラメータ780億、最大100万トークンの文脈長に対応し、Hugging FaceでApache 2.0ライセンス公開された。
THE SOURCE TRAIL情報の根拠
Based on linked publications. No first-party document or classified news organization is linked in this record.掲載元の記事をもとにしています。この記録には当事者・公的資料や、分類済みの報道機関へのリンクがありません。
Claims checked against source text主張と原典の照合記録（英語）
An automated review linked these claims to supplied source text. This is not a human fact-check or independent verification of the source.自動点検が、記事の主張と入力した原典本文を対応づけた記録です。人による事実確認や、原典自体の正しさを独立して検証した結果ではありません。
Kolibri is an open-weight German-English mixture-of-experts model with 78.1B total parameters, 3.46B active per token, released under Apache 2.0 on Hugging Face
www.testingcatalog.com ↗Kolibri supports context up to 1,048,576 tokens via provided settings, though adaptation reached 256,000 tokens
www.testingcatalog.com ↗Kolibri was trained on 768 B200 GPUs in Germany and Finland, targeting sovereignty/compliance for government and regulated industries
www.testingcatalog.com ↗
Reviewed: 照合日時：
What happened何が起きたか
Aleph Alpha released Kolibri, a bilingual mixture-of-experts model with 78.1 billion total parameters and 3.46 billion active per token, downloadable from Hugging Face under Apache 2.0. It was trained on 768 B200 GPUs across nearly 24 trillion tokens, supports contexts up to 1,048,576 tokens, offers four reasoning settings plus tool calling, and can be deployed on-premises using Aleph Alpha's inference package and a Kolibri-specific vLLM plugin.Aleph Alphaは、総パラメータ780億、トークンごとの稼働パラメータ34.6億の独英バイリンガル混合専門家モデルKolibriを発表した。Hugging FaceからApache 2.0ライセンスでダウンロード可能。768基のB200 GPUを用い、約24兆トークンで学習され、最大1,048,576トークンの文脈長、4段階の推論設定、ツール呼び出しに対応する。Aleph Alphaの推論パッケージとKolibri専用vLLMプラグインを使ってオンプレミス展開が可能。
Why it matters何が変わるのか
Government bodies and regulated industries such as automotive, semiconductors and aerospace can keep data in-house while running a model built and trained in Germany and Finland under European law. Aleph Alpha says the design targets EU compliance and sovereignty requirements.政府機関や自動車、半導体、産業技術、航空宇宙などの規制産業は、データを社内に留めたまま運用できる。Aleph Alphaによれば、ドイツとフィンランドの拠点で欧州法の下で開発・学習されており、EUのコンプライアンスと主権要件を満たすことを狙っている。
A little context · terms in this story理解の手がかり · この記事の用語
- Open weights
- The model’s learned parameters are available to download. The license still determines how you may use or redistribute them; open weights does not necessarily mean open source.AIが学習したパラメーターをダウンロードできること。利用・再配布の条件はライセンスで決まり、オープンソースと同じ意味とは限りません。
- Token
- A unit of text processed by a language model, often a word or part of a word. Input and output tokens may have different prices.言語モデルが文章を処理する単位。単語や単語の一部などに分かれ、入力と出力で料金が異なる場合があります。
- Inference
- Running a trained model to produce a result from new input, as distinct from training the model.学習済みのモデルに新しい入力を渡して結果を得る処理。モデルを学習させる作業とは区別します。
- GPU
- A processor designed to perform many calculations in parallel. GPUs are used for graphics and for many AI training and inference workloads.多くの計算を並列に処理する半導体。画像処理のほか、AIの学習や推論にも広く使われます。
Read the sources原典を読む
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