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VAR是一种新的视觉自回归建模方法,能够超越扩散模型,实现更高效的图像生成。它建立了视觉生成的幂律scaling laws,并具备零shots的泛化能力。VAR提供了一系列不同规模的预训练模型,供用户探索和使用。

abab 6.5系列包含两个模型：abab 6.5和abab 6.5s，均支持200k tokens的上下文长度。abab 6.5包含万亿参数，而abab 6.5s则更高效，能在1秒内处理近3万字的文本。它们在知识、推理、数学、编程、指令遵从等核心能力测试中表现出色，接近行业领先水平。

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