Aleph Alpha 推出 Kolibri：78 0 亿参数的英德双语 MoE 开源模型

Aleph Alpha 在 2026 年 10 月 3 日正式宣布，已在 Apache 2.0 许可证下公开其最新模型 Kolibri 的全部权重文件，此举恰逢德国统一日，彰显公司对欧洲人工智能主权的坚定承诺。

Kolibri 属于混合专家（Mixture‑of‑Experts，MoE）架构的 Transformer，原生支持英语和德语两种语言。模型整体规模为 78.1 十亿参数，但在每一次推理时仅激活约 34.6 亿参数，从而在保持大容量模型表达能力的同时显著降低计算开销。

技术规格概览

该模型默认提供约 262 000 令牌的上下文窗口，远超当前主流大语言模型的常规容量。针对极端需求，Aleph Alpha 还提供将上下文扩展至 1 048 576 令牌的选项，但官方建议在常规部署中保持较短上下文，以避免出现延迟峰值和资源争用。

尽管 MoE 设计提升了推理效率，完整权重仍需大量存储空间。MarkTechPost 估算，若将权重量化至 FP8 格式，大约需要 78 GB 的磁盘容量，这一规模可以完整装入单块 Nvidia H200 加速卡，亦可根据实际部署需求分布在多块 80 GB 显存的设备上。

训练数据与方法论

Aleph Alpha 披露，Kolibri 的训练语料约为 20 万亿经过严格筛选的令牌，这些令牌来源于超过 200 万亿原始令牌的更大池子。筛选后，德语占比 21.3%，其中仅有 6% 为翻译材料，显示出对本土语言深度覆盖的明确取向。

训练流水线专为弹性设计：检查点自动保存，评估任务大约每小时执行一次，系统能够在硬件故障或网络中断时自动恢复，无需人工干预，这一点在公司官方声明中被反复强调。

性能声明与合规立场

Aleph Alpha 引用了在专有基准和公开基准上取得的强劲成绩，并将 Kolibri 与使用更多活跃参数的竞争模型进行对比。然而，公司也明确指出，这些评估均来源于供应商报告，仍需独立第三方进行验证。

Kolibri 的研发在德国和芬兰同步进行，严格遵循欧盟 AI 法案、通用 AI 实践守则、GDPR 以及相关版权法规。尽管开源许可证消除了获取壁垒，Aleph Alpha 仍提醒用户，仅凭许可证并不能自动保证每一次下游部署的合法合规。

• 公共部门应用，如税务管理和市民服务
• 工业自动化与预测性维护
• 汽车设计、仿真与合规检查
• 半导体芯片设计验证
• 航空系统工程与安全分析

公司将 Kolibri 定位为面向受监管和关键任务工作负载的主权解决方案，提供本地部署选项，使组织能够全程掌控其 AI 堆栈，这一主张与欧洲日益强化的数据主权政策高度契合。

对于使用中文的企业和研究机构，Kolibri 的英德双语能力直接打开了德语数据的访问通道，无需额外的翻译流水线，从而降低了时延和成本。其超大原生上下文窗口能够一次性处理长篇合同、技术文档或代码库，显著提升合规审查和技术审计的效率。

本地化部署与未来展望

开源权重模型让企业能够在内部进行微调或架构审计，使 AI 行为符合内部治理框架，同时避免对外部云服务商的依赖。Aleph Alpha 计划在未来继续扩展模型的多语言支持，并探索更高效的专家激活机制，以进一步降低算力门槛。

在德国统一日的庆祝氛围中，Kolibri 的发布不仅是一项技术里程碑，也象征着欧洲在人工智能领域追求自主可控的决心。