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Ai2 开源 Olmo-core 3：面向万亿参数 MoE 训练框架
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AI 综述
2026 年 10 月 1 日，Allen Institute for AI（Ai2）发布并开源 Olmo-core 3，定位为支撑下一代 OLMo 模型的核心训练系统，专为大规模 MoE（混合专家）模型训练重新设计，目标是把 MoE 训练扩展到万亿参数级别并保持计算效率。据同期报道，该框架把专家池从 8 个扩展到 128 个，每个 token 仍只选择 4 个专家、活跃参数约 3.2B，总参数容量从 4.6B 增至 47B，训练吞吐下降不到 5%。当晚 Hugging Face Blog 的发布信息补充称，该训练系统改用 DDP，替代此前的 FSDP 实现。目前各报道口径一致，未披露进一步评测结果或后续模型的发布时间表。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月1日 23:20
Hugging Face Blog 补充：Olmo-core 3 训练系统改用 DDP，替代此前的 FSDP 实现。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- AGI HuntAi2 发布 Olmo-core 3：开源 MoE 训练框架，专家扩至 128 个吞吐仅降 5%
Ai2 发布 Olmo-core 3，一套重新设计的开源 MoE 训练系统，目标把 MoE 训练扩展到万亿参数级并保持计算效率。专家池从 8 扩到 128，每 token 仍只选 4 个专家、活跃参数约 3.2B，总参数容量从 4.6B 增至 47B，训练吞吐下降不到 5%。
- AGI HuntAi2 开源 Olmo-core 3：支撑下一代 OLMo 冲击万亿参数的 MoE 训练底座
Allen Institute for AI（Ai2）发布并开源 Olmo-core 3，作为支撑下一代 OLMo 模型的核心训练系统，目标扩展到万亿参数级别，专为大规模 MoE（混合专家）模型训练设计。
- Hugging Face Blog精选Allen AI 发布 Olmo-core 3，开源面向大规模 MoE 的训练框架
Allen AI 发布 Olmo-core 3，这是其面向万亿参数级 MoE 的开源训练框架升级，训练系统改用 DDP 替代此前的 FSDP 实现。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。