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阿聯酋 TII 發布 Falcon-Emirati-7B，一個基於 Falcon-H1-Arabic 的方言專用模型，目標是用阿聯酋阿拉伯語的理解與生成方式覆蓋詞彙、語氣和文化語境。底座 Falcon-H1-Arabic 採用 Mamba 與 Transformer 注意力並行的混合架構，家族含 3B、7B、34B 三檔，上下文視窗最高 128K 與 256K token。
MaxText 團隊用 JAX/XLA 在 Google Cloud TPU 上從零復現了 Ai2 的 Olmo 3 7B 語言模型，預訓練與中期訓練各階段在所有留出評測上均與原始 PyTorch-on-GPU 參考結果精確一致。實現最高達到 57.4% 的模型浮點運算利用率（MFU），並在不修改訓練配方的情況下經受住執行中叢集擴縮容與跨代 TPU 切換。該案例還暴露出一個資料載入器記憶化 bug，它人為壓低了訓練損失，靠完整留出驗證才被發現。
阿里開源 Qwen-Image-2.1，將文生圖與影像編輯統一到單一模型，視覺生成元件僅 7B 引數，原生支援生成和編輯透明影像。該模型最多可接受 10 張參考圖，支援圈選、塗抹和獨立掩碼三種區域性編輯方式，並提升人像身份與商品一致性。採用混合粒度注意力架構，KV cache 複用輸入影像與編輯指令以降低視訊記憶體佔用，權重已在 GitHub、Hugging Face 和 ModelScope 發布。