T3-Framework 混合架构大模型
革命性的低内存占用架构，结合RNN长上下文与Transformer短上下文优势
内存占用
≤19%
上下文长度
∞
训练成本
15%
多模态支持
120%
架构解析
混合架构设计
、Wanyv模块(紫色)和Transformer模块(橙色)?nologo=true)
T3-Framework采用自主研发的Wanyv架构，基于RNN改进实现理论上无限长的上下文处理能力，同时保持极低的内存增长曲线。
性能对比
- Transformer
- T3-Framework
- CNN
- Wanyv
相同任务下，T3-Framework内存占用仅为Transformer架构的19%
技术优势
RNN长上下文处理
T3-Framework采用自主研发的Wanyv架构，基于RNN改进实现理论上无限长的上下文处理能力，同时保持极低的内存增长曲线。
- T3-Framework
- Transformer
混合推理架构
RNN负责长上下文处理，Transformer专注短上下文推理，两者协同工作实现最优性能平衡。
- T3-Framework
- Transformer
极低训练成本
相比传统Transformer架构，T3-Framework在相同上下文长度下的训练成本降低85%，特别适合长文本场景。
- T3-Framework
企业级合作通道
当前架构暂未开放公测，企业用户可通过以下方式联系：