🇪🇺 开源

参数大、激活少：MoE 的省钱逻辑

德国公司 Aleph Alpha 发布开源模型 Kolibri：总参数 781 亿，但每个 token 只激活 34.6 亿（4.4%）——这是典型的 MoE（混合专家）架构：知识容量按大模型存，单次推理成本按小模型算。它支持最长 1,048,576 个 token 的上下文，支持德语和英语，以 Apache 2.0 授权发布，权重放在 Hugging Face 上。

「主权 AI」是卖点也是门槛

真正的差异点在合规：Kolibri 的训练全程使用德国和芬兰的基础设施，并且从设计之初就按欧盟 AI 法案要求来做，Aleph Alpha 还签署了欧盟《通用人工智能行为准则》。对欧洲的银行、保险、公共部门来说，这意味着一个「数据不出境、责任可追溯」的本地选项——这也解释了它为什么强调「主权（sovereign）」这个词。另有消息称，美国公司 Reflection AI 也将在本月发布自己的开源权重模型，对标 DeepSeek 与 Qwen。