Aleph Alpha 开源 Kolibri-1：78B MoE / 3.46B 激活，德英主权开源权重 Apache-2.0；SWE-Verified 66.4

核心背景与行业痛点

欧洲主权 AI 长期卡在「能训但开不出去」：监管（EU AI Act）、德语原生能力、本地部署成本与 frontier 开源 MoE 的缺口同时存在。德国 Aleph Alpha 在统一日（2026-10-03）正式开源 Kolibri / Kolibri-1（Hugging Face，Apache-2.0）：78B 总参、约 3.46B 激活的双语（德/英）MoE，面向受监管场景与编码/工具调用。官方博客与模型卡写明权重可下载、自托管；这不是又一篇「欧洲也有模型」软文，而是可核对的开源权重发布。

架构亮点与底层机制

• 稀疏 MoE：50 层、384 专家/层（每 token top-6 + 1 shared），激活约 3.46B，整模 FP8 约 78 GB；官方建议最低 2×A100 80GB / 2×H100 等。
• 长上下文：预训练 16k → mid 64k → native 262,144；外推验证至 1,048,576；多数层 512-token sliding window，每隔 5 层全注意力，控制长文 decode 成本。
• 推理档位：none / low / medium / high（chat template）；Hermes 风格 tool calling（--tool-call-parser kolibri1）。
• 德英 tokenizer（UniBPE）：预训练约 20T token，德语占比约 21–24%，强调有机德语而非大比例机翻。
• 落地栈：pip install 'aleph-alpha-inference>=1' 后 vllm serve Aleph-Alpha/Kolibri-1（见 Aleph-Alpha/aleph-alpha-inference）。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

分数均来自官方模型卡 / 博文同评测设定（Kolibri 取 high effort），非第三方复现：

对照同卡：Qwen3.6-35B-A3B 的 SWE-Bench Verified 73.8、TerminalBench 未报；Nemotron 3 Super TerminalBench 39.7。Kolibri 强在德英与 grounding/abstention，不是 Terminal-Bench 榜一。完整表见 tech report PDF。

开发者实战落地与开箱指南

1. 权重：Aleph-Alpha/Kolibri-1（Apache-2.0）。
2. 服务：pip install 'aleph-alpha-inference>=1' → vllm serve Aleph-Alpha/Kolibri-1 --kv-cache-dtype fp8 --reasoning-parser kolibri1 --tool-call-parser kolibri1 --enable-auto-tool-choice。
3. 超长文：追加 --max-model-len 1048576 --hf-overrides '{"max_position_embeddings": 1048576}'；复杂任务官方仍建议 ≤262k。
4. 采样：temperature=1.0, top_p=0.97, top_k=128；OpenAI 兼容客户端指到本地 /v1。
5. 文档：发布博文 + tech-report.pdf。

适合：要 德英双语 + 可自建 + 合规叙事 的 agent/RAG；编码可参考 SWE/LCB，但别把它当成 Terminal-Bench 冠军替代 Claude/GPT 系 coding 模型。