大模型像一家公司：员工越多，能力上限越高，但每项任务没必要全员出动。Yandex 于 9 月 21 日开放 AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base，正是这一路线。它共有 800 亿参数，处理每个 Token（模型读取或生成的文字单位）时只激活约 30 亿参数，试图用较低的单次计算量承载更大的模型容量。
据 Yandex 与 Hugging Face 模型卡，这是一款从零训练的俄英双语基础模型——尚未调教成聊天助手，主要供开发者继续训练和部署，并非在 Qwen 或 Llama 上微调而来。其 MoE（混合专家）层会从 512 个“专家”模块中为每次计算选出 10 个，再搭配 1 个共享专家；模型共 48 层，最长上下文为 262,144 Token。它的意义不只在参数规模，而是为 Qwen、DeepSeek 之外增加了一条独立模型谱系。Yandex 将其称为实验版本，用来验证未来统一推理模型的架构选择；目前性能比较主要来自官方测试，实际能力仍待外部评测。