总的来看，字节开源COMET技术的推出不仅推动了大模型训练效率的提升和成本下降，更有可能影响整个智能设备行业的格局。结合大数据和人工智能的发展趋势，此项技术的应用前景广阔，值得各方持续关注。对于开发者和技术爱好者而言，利用这一新工具优化自身项目的机会也将变得更加丰富。在不久的将来，结合这一技术的智能产品，或将给用户带来更加出色的体验，值得期待。 返回搜狐，查看更多 ...

字节跳动旗下豆包大模型团队近日宣布，成功攻克混合专家模型 (MoE)架构的关键瓶颈，并开源一项名为COMET的重大优化技术。该技术显著提升了大模型的训练效率，实现了高达1.7倍的效率提升，并有效降低了40%的训练成本。

2025年3月10日，字节跳动宣布了一项重大的技术突破，其豆包大模型团队在知名开源平台GitHub上开源了针对混合专家模型（MoE）架构的关键优化技术COMET。这一新技术的推出，旨在提高大模型的训练效率，同时降低训练成本。根据字节跳动的官方数据显示，COMET技术能够将大模型训练效率提升1.7倍，并将训练成本节省40%。这意味着，企业在进行大规模模型训练时，将能够节省大笔开支，从而使得AI技术的 ...

新浪科技讯 3月10日晚间消息，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。 MoE 是当前大模型的主流架构，但其在分布式训练中存在大量跨设备通信开销，严重制约了大模型训练效率和成本。以海外主流模型Mixtral-8x7B为例， 其训练过程中通 ...

3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

3 月 10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。 MoE ...

每经记者：蔡鼎 每经编辑：高涵｜2025年3月11日 星期二｜NO.1 字节开源MoE架构优化技术，训练成本省40% 字节跳动豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE（混合专家模型）架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7 ...

3月10日，字节豆包大模型团队在国际知名开源社区平台GitHub上开源了一项针对 ...

当业界还在热议DeepSeek-R1开源战略对AI生态的重构、持续探讨Manus智能Agent的技术突破时，国产大模型已在垂直赛道实现关键性跨越。3月11日，网易有道宣布完成翻译底层技术迭代，基于自主研发的子曰翻译大模型2.0，在 ...

字节跳动旗下豆包大模型团队10日官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40％。该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省数百万GPU小时训练算力。

品玩3月11日讯，据界面新闻报道，字节跳动豆包大模型团队近日开源一项名为COMET的MoE架构优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍。