商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
全球人工智慧（AI）研究領域迎來重大突破。由默罕默德本扎伊德人工智慧大學（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, MBZUAI）於 2025 年 5 月成立的 EleutherAI 研究機構，昨日發布了「K2 Horizon」系列共六款 AI 基礎模型（foundation models），這是業界迄今最大規模的完全開源模型艦隊。這項發布不僅包含模型權重（model weights），也同時公開了程式碼、訓練數據和方法論，為全球 AI 研究社群帶來開放性新氣象。
「K2 Horizon」系列模型參數規模從 9 億到 3,750 億個參數不等。參數（parameters）是人工智慧模型中決定其行為模式的數值，數量越多通常代表模型越複雜、能力越強。這六款模型被設計用於涵蓋推理、數學、程式開發以及代理任務（agentic tasks）等多種應用。其中，最小的 9 億參數模型能應用於智慧手錶與眼鏡等受限環境；37 億及 70 億參數模型則適合用於智慧型手機等裝置端應用。至於 320 億參數的密集模型與 360 億參數的稀疏模型，則可供本地端部署與企業內部伺服器使用。該系列最強大的 3,750 億參數模型，鎖定高要求的企業級應用。
EleutherAI 創辦人兼默罕默德本扎伊德人工智慧大學校長邢波（Eric Xing）表示，開源不僅僅是公開模型權重，更重要的是讓科學研究能被檢視、再現與改進。他強調，「K2 Horizon」系列模型發布時，完整提供了訓練數據、訓練流程與評估結果，這是開放科學的體現，也是推動 AI 發展的最佳途徑。EleutherAI 矽谷實驗室主任 Hector Liu 也指出，該機構一次性發布了六款模型，而非單一模型，讓開發者能從最小的模型開始原型設計，逐步擴展至旗艦級模型，並能全程驗證其成果。
「K2 Horizon」模型艦隊採用了共同的核心架構、詞彙（9 億參數模型除外）、訓練方法、介面及部署工具。這其中包含兩項創新技術：「擴散蒸餾」（diffusion distillation）技術能將模型效能提升約三倍；「價值注意力混合」（mixture of value attention）架構則可在不增加運算量的情況下提高模型推理能力。開發者可透過 Hugging Face、vLLM 和 SGLang 等平台取得這些模型與程式碼，並透過 Compass、Cerebras、AWS 及 Nebius 等合作夥伴的 API 服務使用。所有模型與程式碼均依 Apache 2.0 授權條款發布。
EleutherAI 除了 K2 系列，也已發布阿拉伯語領域最先進的大型語言模型 Jais，以及世界模型 PAN。這項大型開源行動，有望為全球 AI 研發社群，包括台灣的學術界與產業，提供寶貴資源與技術啟發，有助於加速開放創新。