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Atlas de l'IA

Jamba

Un modèle à poids ouverts mêlant un modèle d’espace d’états à un Transformer

AI21 Labs Modèle Poids ouverts
entréeTexteTexte

Le texte intégral est présenté en anglais ; le titre et le résumé sont localisés.

CE QUE C'EST

Jamba is an open-weight model AI21 Labs released in March 2024, interleaving Mamba state-space layers with Transformer attention layers inside one mixture-of-experts architecture. AI21 Labs was founded in Tel Aviv in 2017 by Amnon Shashua and others. This hybrid design holds long context while cutting memory and compute relative to a pure-attention model. Jamba ships as a 52B-parameter MoE that activates about 12B per token, with a context window in the 256K range.

Pourquoi il compte

It replaced most attention layers with state-space layers, testing whether a non-pure-Transformer architecture can save compute at long context — a concrete instance of hybrid architectures entering open-weight models.

Caractéristiques clés

Parameters
52B (MoE, ~12B active)
Context window
256K tokens
Architecture
Mamba state-space layers interleaved with Transformer layers
Open weights
Yes

Capacités

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