今日，SILX AI 宣布推出其 Quasar 基础模型系列的首个公开版本——Quasar-Preview。 
Quasar-Preview 并非旨在与当前顶尖模型“刷榜”竞争，而是一个用于验证和探索前沿架构的奠基之作。它的主要技术规格包括：采用约 18B 总参数的混合专家（MoE）架构，其中激活参数（Active Parameters）仅为 2B 级别，保持了极高的推理效率。配置了实验性的 500万（5M）Token 上下文窗口，采用 Safe NoPE / DrOPE 风格的阶段性长上下文扩展方法，专为未来的基于内存的系统而设计。模型基于 Loop Transformer 和 Quasar 混合注意力构建，内部包含了 Quasar、Raven 和 GLA 混合层，并结合了稀疏 MoE 路由技术。 
目前训练所用的 Token 数量在 1T 到 1.5T 之间（其中长上下文扩展路径目前接...