# IBM开源多语言嵌入模型Granite R2：以97M参数刷新检索质量纪录
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IBM发布Granite Embedding Multilingual R2，基于ModernBERT架构，提供97M和311M两个版本，支持200+语言和32K上下文，MTEB多语言检索性能领先，开源Apache 2.0许可证。
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# IBM 开源 Granite Embedding R2：多语言检索的新标杆，小模型也能处理 32K 上下文
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IBM 发布两款基于 ModernBERT 的多语言嵌入模型，覆盖 200+ 语言，支持 32K 上下文，97M 参数版本在 MTEB 多语言检索上超越所有同类开源模型，Apache 2.0 许可降低了企业应用门槛。
# Granite 4.1 技术详解：数据质量驱动的小型语言模型突破
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IBM 发布 Granite 4.1 系列模型，8B 参数量超越此前 32B MoE 模型，数据工程和强化学习是关键。
# Granite 4.1 LLMs技术深度解析：从数据工程到强化学习的全流程实践
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IBM发布Granite 4.1系列模型（3B/8B/30B），详细披露了五阶段预训练、长上下文扩展至512K、基于GRPO的强化学习等关键方法，8B模型超越此前32B MoE。
# Granite 4.1：IBM开源小模型的技术炼金术——数据质量优先胜过规模
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IBM发布Granite 4.1系列密集模型（3B/8B/30B），通过五阶段预训练、4.1M高质量SFT数据和GRPO强化学习，使8B模型性能超越此前32B MoE模型，全部开源Apache 2.0。
# EMO：从数据中自然涌现模块化的混合专家预训练新范式
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AI2发布的EMO模型通过端到端预训练实现专家模块的自主涌现，仅用12.5%的专家即可接近全模型性能，为超大规模语言模型的高效适配和内存节省提供了全新路径。