---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "e2a9d09fb5d27111288ece149d3f916ba4773e2166449c254e4b15958f1d0ae4"
canonical_url: "https://aidr.today/e2a9d09f?lang=vi"
title: "Rigel AI đạt hiệu năng Llama 3.2 với dưới 1% FLOPs"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-09-23T05:44:58.000Z"
category: "Research"
topics: ["llm","mamba","inference","efficiency","research","infra","architecture"]
source_urls: ["https://marketbrief.now/ai/rigel-ai-hits-llama-32-performance-using-under-1percent-of-flops-ada6dfb2","https://huggingnews.com/ai/rigel-ai-hits-llama-32-performance-using-under-1percent-of-flops-ada6dfb2"]
summary: "Kiến trúc học hybrid Mamba-2 mới chỉ dùng 360 triệu tham số hoạt động nhưng vẫn đạt hiệu suất tính toán cao. Bản tin 2,3 tỷ tham số của mô hình này cho phép giảm đáng kể chi phí tính toán so với các mô hình truyền thống, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên."
---

# Rigel AI đạt hiệu năng Llama 3\.2 với dưới 1% FLOPs

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/e2a9d09f?lang=vi>)

**Published:** 2026-09-23T05:44:58.000Z
**Category:** Research
**Topics:** llm, mamba, inference, efficiency, research, infra, architecture

## Summary

Kiến trúc học hybrid Mamba\-2 mới chỉ dùng 360 triệu tham số hoạt động nhưng vẫn đạt hiệu suất tính toán cao\. Bản tin 2,3 tỷ tham số của mô hình này cho phép giảm đáng kể chi phí tính toán so với các mô hình truyền thống, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên\.

## Sources

- [Story source](<https://marketbrief.now/ai/rigel-ai-hits-llama-32-performance-using-under-1percent-of-flops-ada6dfb2>)
- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/rigel-ai-hits-llama-32-performance-using-under-1percent-of-flops-ada6dfb2>)