JetMoE-8B 是一款开源的大型语言模型，采用优化的训练方法和公共数据集，仅以不到 10 万美元的成本就达到了超越 Meta AI LLaMA2-7B 的性能水平。该模型在推理时仅激活 22 亿参数，极大地降低了计算成本，同时保持了出色的性能。
1. 开源：JetMoE-8B 采用开源方式发布，为用户提供了灵活的使用和定制空间。
2. 高效性能：以低成本实现了超越竞争对手的性能水平，推理时仅激活 22 亿参数，同时保持出色性能。
1. 低成本：仅需不到 10 万美元的成本，即可获得优异的性能。
2. 高性能：在推理时激活的参数较少，极大地降低了计算成本。
1. 学术研究：用于语言模型性能对比分析。 2. 自然语言处理：适用于文本摘要、问答系统等任务。 3. 文本生成：可用于创作文章或编写代码。
1. 提高效率：在学术研究和自然语言处理任务中提供了高效的解决方案。 2. 降低成本：以低于竞争对手的成本获得了优异的性能。
1. 参数数量有限：虽然性能优异，但模型在推理时仅激活 22 亿参数，可能受到一定限制。
