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El modelo bajo licencia Apache 2.0 llega a Hugging Face, ModelScope y GitHub, con soporte planificado para OpenRouter y Cline y una version cuantizada en FP8 disponible.
El framework open source compone SGLang, Megatron-LM y Ray sobre PyTorch para hacer manejable el post-training por refuerzo de modelos densos y MoE a escala de cluster.
Los kernels fusionados eliminan cuellos de botella de memoria y sincronización CPU-GPU, entregan speedup de 1,3× a 2× por kernel y mejoran 93% el pre-entrenamiento de GPT-OSS.
Sirve contextos de 1 millón de tokens con costo por token 20 veces menor que M2, y se despliega en NVIDIA Dynamo, TensorRT-LLM, SGLang y vLLM con pesos abiertos en Hugging Face.
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