ApX 标志ApX 标志

趋近智

ILMU 1.0

活跃参数

671B

上下文长度

128K

模态

Text

架构

Mixture of Experts (MoE)

许可证

Proprietary

发布日期

12 Aug 2025

训练数据截止日期

Dec 2024

评估基准

没有可用的 ILMU 1.0 评估基准。

排名

排名

-

编程排名

-

关于 ILMU 1.0

ILMU 是一款马来西亚主权语言模型。该模型基于经过微调的 DeepSeek-V3 R1 架构,针对本地化推理和马来语(Bahasa Malaysia)的语言特性进行了优化。它利用强化学习使逻辑符合当地专业标准,特别确保对马来西亚多元宗教和传统的包容性,并严格尊重文化、体制和皇室(3R)。该模型经过校准,能够识别马来西亚的敏感话题和不雅用语,以维护得体的社交礼仪。

技术规格

注意力

注意力结构

Multi-Head Attention

注意力头

128

键值头

1

注意力头维度

-

位置嵌入

ROPE

RoPE Theta

-

滑动窗口注意力

-

滑动窗口大小

-

滑动窗口比例

-

线性注意力

-

线性注意力比例

-

归一化

RMS Normalization

激活函数

SwigLU

维度

隐藏维度大小

2,048

层数

61

FFN 中间层大小(稠密层)

-

多 Token 预测头数

-

分词器

词汇量大小

-

混合专家

专家参数总数

37.0B

专家数量

257

活跃专家

9

共享专家数

-

FFN 中间层大小(每专家)

-

MoE 前的稠密层数

-

模型完整性

总分

F

28 / 100

关于 ILMU

Intelek Luhur Malaysia Untukmu (ILMU) 是由 YTL AI Labs 开发的一款语言模型。该模型在 YTL AI Cloud 基础设施上训练,旨在适应马来西亚的社会规范和语言细微差别,包括马来语和中文。


其他 ILMU 模型
  • 没有相关模型
ILMU 1.0:模型规格和详细信息