Dongcha schlägt AI News, das deutsche KI-Unternehmen Aleph Alpha hat das englisch-deutsche zweisprachige Modell Kolibri veröffentlicht und als Open Source bereitgestellt. Das Modell verwendet eine MoE-Architektur mit insgesamt 78,1 Milliarden Parametern, aber jeder Token aktiviert nur etwa 3,46 Milliarden Parameter. Die Gewichte wurden mithilfe des Apache 2.0-Protokolls auf Hugging Face hochgeladen.
Kolibri unterstützt Tool-Aufrufe und anpassbare Inferenzmodi mit einer Kontextskalierung auf bis zu etwa 1 Million Token. Die offizielle Empfehlung lautet jedoch, dass die tägliche Bereitstellung innerhalb von 262.000 Tokens gesteuert werden sollte, und der längste vom Modell tatsächlich trainierte Kontext beträgt ebenfalls 262.000.
In der offiziellen Bewertung von Aleph Alpha erreichte Kolibri in AIME 2025 96,9 % und LiveCodeBench v6 85,9 %. Die umfassenden Englisch- und Deutschwerte sind etwas höher als bei Qwen3.5 35B-A3B, das ebenfalls über etwa 3B Aktivierungsparameter verfügt, aber immer noch niedriger als bei Qwen3.8, das über 27B Vollaktivierungsparameter verfügt.