Перейти к содержимому
Атлас ИИ

Jamba

Модель с открытыми весами, сочетающая модель пространства состояний и Transformer

AI21 Labs Модель Открытые веса
входТекстТекст

Полный текст статьи представлен на английском; заголовок и аннотация локализованы.

ЧТО ЭТО

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.

Почему стоит запомнить

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.

Ключевые характеристики

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

Возможности

Связанные концепции

Аналоги