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DGPL 发布实验性稀疏 MoE 模型：1M 上下文与边缘 GGUF 量化
原标题：dgpl/dgpl-experimental-1
AI 摘要
DGPL 在 Hugging Face 发布实验性原型模型 dgpl-experimental-1，采用稀疏 MoE 架构，总容量 1.12B 参数、每 token 激活约 144.71M 参数，支持原生 100 万 token 上下文，并提供 5 档 GGUF 量化文件。模型基于 qwen2moe 架构，附带单线程 CPU 基准数据（Q4_K_M 生成约 64 tokens/秒），定位为边缘设备推理加速的实验性研究原型。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
--- language: - en - hi license: apache-2.0 tags: - experimental - research-prototype - reasoning - math - sparse-moe - 1m-context - gguf - speculative-decoding - edge-ai - dgpl pipeline_tag: text-generation inference: true --- # 🧪 DGPL Experimental 1 (`dgpl-experimental-1`) **1.12B Total Capacity · 144.71M Active Parameters per Token · Native 1-Million Token Context · Single-Model LoopSpec Speculative Edge Acceleration** [![DGPL Standard](https://img.shields.io/badge/DGPL-System--1%20Complian
发布时间：2026-10-25 19:16
抓取时间：2026-10-25 19:17
来源机构：Hugging Face