12月31日消息，元浪科技旗下YuanLab.ai团队于12月30日正式开源发布了其多模态基础大模型「源Yuan 3.0 Flash」。

Yuan 3.0 Flash是一款参数规模达400亿的多模态基础模型，它采用了稀疏混合专家架构，在单次推理时仅需激活约37亿参数。

该模型创新性地提出并采用了反思抑制强化学习方法，通过引入反思抑制奖励机制，从训练层面引导模型减少无效的“反思”过程。这一方法在提升推理准确性的同时，显著压缩了推理过程中的令牌消耗，从而大幅降低了算力成本。

Yuan 3.0 Flash由视觉编码器、语言主干网络以及多模态对齐模块共同构成。

其语言主干网络采用了局部过滤增强注意力结构与混合专家架构，在提升注意力精度的同时，有效降低了训练与推理的算力开销；

在多模态处理方面，模型通过视觉编码器将视觉信号转换为令牌，并与语言令牌一同输入语言主干网络，再经由多模态对齐模块实现高效、稳定的跨模态特征对齐；

此外，模型还引入了自适应图像分割机制，在支持高分辨率图像理解的同时，降低了显存需求及算力开销。

在企业级应用的检索增强生成、多模态检索、多模态表格理解、摘要生成等任务中，Yuan 3.0 Flash的表现已优于GPT-5.1。

在多模态推理与语言推理的综合评测中，Yuan 3.0 Flash的表现精度已接近参数量达2350亿的Qwen3-VL与6710亿的DeepSeek-R1，但其令牌消耗仅为后者的四分之一到二分之一，显著降低了企业应用大模型的部署与运营成本。

Yuan 3.0 Flash已全面开源，全系列模型参数与代码均可免费下载使用。开源地址如下：

https://github.com/Yuan-lab-LLM/Yuan3.0