granite-speech-4.1-2b、kanana-2-30b-a3b-instruct 和 OpenFold3 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出
BM 的 granite-speech-4.1-2b、Kakao 的 kanana-2-30b-a3b-instruct 以及 OpenFold Consortium 的 OpenFold3 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出，为 AWS 客户提供了更丰富的基础模型选择。这三款模型带来了涵盖多语言语音识别、双语智能体人工智能和生物分子结构预测的专业能力，使客户能够在 AWS 基础设施上部署高性能、可扩展的人工智能解决方案。
这些模型利用专业功能应对不同的企业人工智能挑战：
granite-speech-4.1-2b 专为多语言自动语音识别（ASR）和双向语音翻译（AST）打造，支持英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语和日语。这款紧凑的 20 亿参数语音语言模型的词错率为 5.33%，实时因子约 231，这使其成为同级别中效率最高的 ASR 模型之一。它基于 Apache 2.0 许可证发布，可无缝集成到企业语音工作流中，用于大规模的转录、翻译和音频处理。
kanana-2-30b-a3b-instruct 在韩英双语指令遵循与智能体人工智能工作流中表现出色。该模型由 Kakao 开发，采用前沿架构，融合多头潜在注意力（MLA）与混合专家（MoE）技术；每次前向传播仅激活其 300 亿总参数中的 30 亿参数，从而实现更高吞吐量。该模型采用监督微调与强化学习进行后训练，依托 YaRN 缩放技术支持最高 12.8 万 token 上下文，并设计为能够理解上下文并主动采取行动的人工智能协作者。
OpenFold3 可对蛋白质、DNA、RNA 及小分子配体实现全原子级别的生物分子复合物结构预测。该模型由 OpenFold 联盟与哥伦比亚大学 AlQuraishi 实验室联合开发，是一款基于扩散架构的模型，它突破了单一蛋白质预测，能够对多链复合物及异质性生物分子相互作用进行建模。它支持计算机辅助药物设计，并可应用于学术和药物研发实验室。
借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署这些模型中的任何一个，以解决其特定的人工智能使用案例。
要开始使用这些模型，请导航到 SageMaker 控制台中的 SageMaker JumpStart 模型目录，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。