dots3-note 七大核心亮点280B 参数、512K 上下文、全模态输入一次看懂【免费下载链接】dots3-note-prev项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prevdots3-note 是什么它是由 dots studio 发布的 dots3 系列首个开放权重大模型预览版采用混合专家MoE架构总参数量高达 280B、激活参数仅 16B支持最长 512K token 的上下文并能一次性理解文本、图像、视频、音频四种模态输出统一的文本回答。可以说dots3-note 是当前把「超长上下文 全模态输入 高效推理」结合得最完整的大模型之一。下面用七大核心亮点带你一次看懂这款全模态 MoE 大模型。亮点一280B 总参数 16B 激活MoE 架构兼顾能力与效率dots3-note 采用 1 个稠密层 45 个 MoE 层的架构设计共配置 256 个路由专家 1 个共享专家每次推理仅激活 Top-8 专家即约 16B 参数。这意味着它拥有 280B 参数的「知识储备」却只需 16B 参数的算力开销——能力与成本兼得这正是混合专家模型最核心的价值。架构细节上注意力机制采用 13 个 DSA深度稀疏注意力 33 个 SWA滑动窗口注意力的组合词表大小达 152K支持 BF16 与 FP8 两种推理精度。完整的模型配置可查看 config.json。亮点二512K 超长上下文一本书级文档一次读完512K 上下文是什么概念大约相当于数十万字的规模——一整本书、一整份年度财报、几十个代码文件都可以一次性塞进上下文直接提问无需繁琐的分段和拼接。在 config.json 中max_position_embeddings即设置为 524288。dots3-note 对长上下文信息处理做了专门优化非常适合长文档摘要、多文档问答、代码仓库理解等重场景。亮点三全模态输入——文本、图像、视频、音频一次看懂dots3-note 支持文本、图像、视频、音频四种模态输入且视频输入会自动带上音轨信息也就是说「看画面」和「听声音」可以同步完成。它的视觉编码器是 MoE ViT总参数 7B、激活参数 1.2B音频编码器为 800M 的稠密模型相关权重分别保存在 model-vision.safetensors 与 model-audio.safetensors 中预处理配置见 preprocessor_config.json。亮点四通用推理与智能体工作流表现突出dots3-note 针对通用知识、数学与逻辑推理、工具使用及多步骤智能体Agent工作流做了专门优化。配合enable_thinking开关你可以让模型先深度思考再回答也可以直接输出结论灵活适配不同场景。它既能读懂图表文档也能在交互任务中持续探索、更新记忆并适应变化是构建「会思考的 AI 助手」的理想底座。通用推理与智能体相关评测结果如下亮点五代码生成与基于代码的问题求解在编程场景中dots3-note 同样表现出色代码生成、代码解释、跨文件理解与基于代码的问题求解都是它的优化方向。配合 512K 超长上下文它甚至可以把整个项目核心代码一次性读入帮助你完成更连贯的代码分析与重构建议。亮点六轻量家族定位能力与时延的平衡之选dots3 系列包含在能力、时延与推理成本之间采用不同权衡的多款模型而 dots3-note preview 是该系列中最轻量级的成员。对于希望在单机多卡上以较低成本体验顶尖多模态能力的团队来说16B 激活参数 FP8 精度意味着更低的显存占用与更快的响应速度是一个相当务实的起点。亮点七Apache 2.0 开源主流推理框架开箱即用dots3-note preview 采用 Apache 2.0 许可证开源详见 LICENSE并已原生支持 vLLM、SGLang、Transformers 三大主流推理框架可以轻松启动 OpenAI 兼容的推理服务。仓库内模型权重、分词器、对话模板一应俱全其中对话模板见 chat_template.jinja分词器配置见 tokenizer_config.json。快速上手dots3-note 部署教程想获取模型权重可以直接克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prev权重由 131 个主模型分片组成分片索引见 model.safetensors.index.json外加独立的视觉与音频编码器权重。部署时推荐使用 FP8 版本dots3-note-prev-fp8在单机 8 卡节点上通过 SGLang 或 vLLM 即可启动服务若想先用 Transformers 快速跑通本地推理README_CN.md 中提供了最小可运行示例按提示安装依赖即可。写在最后280B 总参数、16B 激活参数、512K 超长上下文、全模态输入……dots3-note 用七大核心亮点证明了「轻量高效」与「全面能力」可以兼得。如果你正在寻找一个能读长文档、看懂音视频、还会调用工具的开放权重大模型dots3-note 值得立刻上手体验。【免费下载链接】dots3-note-prev项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prev创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 dots3-note 七大核心亮点：280B 参数、512K 上下文、全模态输入一次看懂
dots3-note 七大核心亮点280B 参数、512K 上下文、全模态输入一次看懂【免费下载链接】dots3-note-prev项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prevdots3-note 是什么它是由 dots studio 发布的 dots3 系列首个开放权重大模型预览版采用混合专家MoE架构总参数量高达 280B、激活参数仅 16B支持最长 512K token 的上下文并能一次性理解文本、图像、视频、音频四种模态输出统一的文本回答。可以说dots3-note 是当前把「超长上下文 全模态输入 高效推理」结合得最完整的大模型之一。下面用七大核心亮点带你一次看懂这款全模态 MoE 大模型。亮点一280B 总参数 16B 激活MoE 架构兼顾能力与效率dots3-note 采用 1 个稠密层 45 个 MoE 层的架构设计共配置 256 个路由专家 1 个共享专家每次推理仅激活 Top-8 专家即约 16B 参数。这意味着它拥有 280B 参数的「知识储备」却只需 16B 参数的算力开销——能力与成本兼得这正是混合专家模型最核心的价值。架构细节上注意力机制采用 13 个 DSA深度稀疏注意力 33 个 SWA滑动窗口注意力的组合词表大小达 152K支持 BF16 与 FP8 两种推理精度。完整的模型配置可查看 config.json。亮点二512K 超长上下文一本书级文档一次读完512K 上下文是什么概念大约相当于数十万字的规模——一整本书、一整份年度财报、几十个代码文件都可以一次性塞进上下文直接提问无需繁琐的分段和拼接。在 config.json 中max_position_embeddings即设置为 524288。dots3-note 对长上下文信息处理做了专门优化非常适合长文档摘要、多文档问答、代码仓库理解等重场景。亮点三全模态输入——文本、图像、视频、音频一次看懂dots3-note 支持文本、图像、视频、音频四种模态输入且视频输入会自动带上音轨信息也就是说「看画面」和「听声音」可以同步完成。它的视觉编码器是 MoE ViT总参数 7B、激活参数 1.2B音频编码器为 800M 的稠密模型相关权重分别保存在 model-vision.safetensors 与 model-audio.safetensors 中预处理配置见 preprocessor_config.json。亮点四通用推理与智能体工作流表现突出dots3-note 针对通用知识、数学与逻辑推理、工具使用及多步骤智能体Agent工作流做了专门优化。配合enable_thinking开关你可以让模型先深度思考再回答也可以直接输出结论灵活适配不同场景。它既能读懂图表文档也能在交互任务中持续探索、更新记忆并适应变化是构建「会思考的 AI 助手」的理想底座。通用推理与智能体相关评测结果如下亮点五代码生成与基于代码的问题求解在编程场景中dots3-note 同样表现出色代码生成、代码解释、跨文件理解与基于代码的问题求解都是它的优化方向。配合 512K 超长上下文它甚至可以把整个项目核心代码一次性读入帮助你完成更连贯的代码分析与重构建议。亮点六轻量家族定位能力与时延的平衡之选dots3 系列包含在能力、时延与推理成本之间采用不同权衡的多款模型而 dots3-note preview 是该系列中最轻量级的成员。对于希望在单机多卡上以较低成本体验顶尖多模态能力的团队来说16B 激活参数 FP8 精度意味着更低的显存占用与更快的响应速度是一个相当务实的起点。亮点七Apache 2.0 开源主流推理框架开箱即用dots3-note preview 采用 Apache 2.0 许可证开源详见 LICENSE并已原生支持 vLLM、SGLang、Transformers 三大主流推理框架可以轻松启动 OpenAI 兼容的推理服务。仓库内模型权重、分词器、对话模板一应俱全其中对话模板见 chat_template.jinja分词器配置见 tokenizer_config.json。快速上手dots3-note 部署教程想获取模型权重可以直接克隆仓库git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prev权重由 131 个主模型分片组成分片索引见 model.safetensors.index.json外加独立的视觉与音频编码器权重。部署时推荐使用 FP8 版本dots3-note-prev-fp8在单机 8 卡节点上通过 SGLang 或 vLLM 即可启动服务若想先用 Transformers 快速跑通本地推理README_CN.md 中提供了最小可运行示例按提示安装依赖即可。写在最后280B 总参数、16B 激活参数、512K 超长上下文、全模态输入……dots3-note 用七大核心亮点证明了「轻量高效」与「全面能力」可以兼得。如果你正在寻找一个能读长文档、看懂音视频、还会调用工具的开放权重大模型dots3-note 值得立刻上手体验。【免费下载链接】dots3-note-prev项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/dots-studio/dots3-note-prev创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考