Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)

dots3-note Preview is het lichte lid van Dots Studio binnen de multimodale dots3-familie. De ontwikkelaar vermeldt een mixture-of-experts-model met in totaal 280B parameters, 16B actieve parameters en ondersteuning voor maximaal 512K contexttokens. Het neemt tekst, afbeeldingen, video en audio aan en produceert tekst, met algemene kennis, instructies, redeneren, programmeren en agentgericht werk als genoemde taken.

De taalbasis heeft één dense laag en 45 expertlagen, met acht gerouteerde experts geselecteerd uit 256, naast een gedeelde expert. De attention combineert 13 sparse-attention-lagen en 33 sliding-window-lagen. De ontwikkelaar vermeldt afzonderlijke beeld- en audio-encoders en een gedeelde voorspellingslaag. Deze onderdelen ondersteunen multimodaal begrip; de uitvoer van het model blijft tekst in plaats van gegenereerde afbeeldingen, spraak of video.

Lever voor visuele analyse de afbeelding, pagina of grafiek aan en vraag naar het kenmerk dat de beslissing beïnvloedt. Een bruikbare documenttaak kan een zichtbare tabel vergelijken met een geschreven vereiste en de relevante rij, interpretatie en eventuele ontbrekende informatie teruggeven. Benoem bij video de gebeurtenis of reeks die moet worden onderzocht; het invoervoorbeeld van de ontwikkelaar bevat het audiospoor wanneer de clip dat heeft.

Geef bij audio aan of de taak een transcript of een uitleg van het materiaal vereist en lever namen of domeintermen aan die voor interpretatie nodig zijn. Een gecombineerde opdracht kan de opname samen met geschreven achtergrond gebruiken en vragen om bevindingen geordend naar de vraag die ze beantwoorden. Het resultaat is tekst die de applicatie kan tonen of verwerken.

De gesprekssjabloon van de ontwikkelaar onderscheidt denken van een direct antwoord. Denken inschakelen voegt een redeneerfase toe; uitschakelen geeft het antwoord direct terug. Het gedocumenteerde voorbeeld gebruikt temperature 1.0 en top-p 0.95. Kies de taak en het gewenste resultaat expliciet en laat genoeg generatieruimte voor het antwoord, in plaats van een voorbeeldtoewijzing van tokens als de harde uitvoerlimiet van het model te behandelen.

Lever bij een programmeertaak de relevante broncode, het verwachte gedrag en een waargenomen fout of gevraagde wijziging aan. Vraag om het voorgestelde resultaat en de controles waarmee het kan worden beoordeeld. In een aangesloten agentproces stelt het model toolinteracties voor en voert de applicatie deze uit en geeft resultaten terug. De ontwikkelaar publiceert een specifieke parser voor toolaanroepen; de omringende applicatie levert de daadwerkelijke tools en de toegang ertoe.

Interactief werk kan verkenning, aanpassing en updates van het werkgeheugen van de taak vereisen. Houd een beknopt verslag bij van het doel, bevestigde bevindingen en de onopgeloste voorwaarde. Vraag de volgende beurt te benoemen wat nieuw bewijs verandert en wat in dat verslag behouden moet blijven. Het bewaren van het verslag en uitvoeren van acties horen bij de applicatie rond het model.

De ontwikkelaar publiceert afzonderlijke BF16- en FP8-modelbestanden en lokale serveerrecepten met verschillende ingestelde contextlengtes. Een ingestelde serveerlengte staat los van de modelspecificatie van 512K. Behoud de Preview-editie en verschillen in precisie wanneer je het model identificeert en vraag om een eindresultaat dat de bevinding, voorgestelde wijziging en het daadwerkelijk verzamelde bewijs benoemt.