Krävs för att webbplatsen ska fungera (inloggning, inställningar, säkerhet). Alltid på.
Yandex öppnar källkoden för en 80B-modell som bolaget säger sig ha tränat från grunden
Yandex släppte AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base, en basmodell med 80 miljarder parametrar och mixture-of-experts-arkitektur, under Apache 2.0 och beskriver den som tränad från grunden.
I den här artikeln
Yandex släppte AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base under Apache 2.0-licensen omkring den 21 september 2026. Bolaget beskriver den som en basmodell som har tränats helt från grunden – inte initierad från Qwen, Llama eller någon annan befintlig modells vikter – och släppt som en experimentell testbädd för arkitekturen bakom den enhetliga resonemangsmodell som Yandex planerar för sin assistent Alice.

Vad modellen innehåller
AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base är en hybrid mixture-of-experts-modell med cirka 80 miljarder totala parametrar och ungefär 3 miljarder aktiva per token, med 512 experter, ett routningsschema med topp-10 plus delad expert och en blandning av olika attention-lagertyper. Kontextlängden är upp till 262 144 token. Det är uttryckligen en basmodell – inte instruktionsfinjusterad och inte en chatbot – så den behöver ett finjusteringssteg innan den beter sig som en assistent.
Benchmarkresultaten är bolagets egna
Yandex benchmarkar modellen mot Qwen3.5, Nemotron-3 och DeepSeek-V4-Flash-Base och rapporterar att den matchar större öppna modeller på kodnings- och resonemangsuppgifter samtidigt som den använder mindre beräkningskraft vid inferens, tack vare den lilla andelen aktiva parametrar per token. Dessa jämförelser kommer från Yandex egna publicerade material snarare än en oberoende utvärdering och bör läsas som bolagets redogörelse för var modellen hamnar, inte som en neutral rankning.
Tillgänglighet
Modellen på cirka 163 GB i full precision publiceras på Hugging Face under Apache 2.0-licensen, tillsammans med en teknisk rapport och utvärderingsmängderna WikiWebFacts och HardMultiQA som användes i Yandex egna tester. Communityt har redan tagit fram kvantiserade GGUF-, MLX- och NVFP4-varianter för billigare lokal inferens.
För team som utvärderar basmodeller med öppna vikter är Apache 2.0-licensen och påståendet om träning från grunden de delar som är värda att kontrollera direkt mot modellkortet; de jämförande benchmarkresultaten är marknadsföring tills någon utanför Yandex upprepar dem.
Källor: Yandex — pressmeddelande från investerarrelationer, Hugging Face — yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base.