Marin 公開訓練 535B-A23B：以即時紀錄提高大型模型訓練透明度。

公開訓練計畫 Percy Liang 表示，535B-A23B 已於 2026 年 8 月啟動訓練。整體行程規劃將 80% 用於 pretraining、20% 用於 midtraining，在 11 座 GB200 NVL72 上運算約 3 個月，預計處理 18.75T token、消耗約 2.7e24 FLOPs，post-training 之後再進行。Mary Newhauser 認為，這可能是目前最開放、最透明的模型訓練之一，但也指出 OLMo 3 的公開程度同樣令人印象深刻。

資料與可稽核性公開資料集包含 23.11T token，分布於 40 個語意領域與五個品質分級。Harrier K40 overview 以涵蓋資料庫 94.6% token 的確定性對齊樣本估算來源組成；各欄位比例可精確計算，但來源組成仍只是稽核估算，不是完整的來源歸屬。

Scaling ladder 與觀測正式 Hero Run 前，團隊先用四階 scaling ladder，從 1.6B-A61M、48B token 測到 27.7B-A1.2B、926B token，用來除錯、預測最終損失，也檢查中間 checkpoint 是否符合進度。公開的 W&B 報告提供五次 run 與即時圖表，包括 MFU、每秒 token 數、MoE 丟棄比例、參數範數、梯度範數與交叉熵損失；整套效能追蹤約占總運算量的 1%，預計持續約 100 天。

圖表比較 Hero Run 與四個 scaling ladder 模型的 cross-entropy loss 曲線。

模型與實作細節公開的 launchscalingladder.py 以五種模型寬度實作同一套 hero-shape recipe：

每個階段使用 384 個 routed experts 與 top-8 routing。採用 hidden/2-wide experts、pooled-wave transport，以及 Harrier 2026.08.18 two-phase mixture。評估使用 dropless held-out evaluation。規模從 d768、48B token、61M active／1.6B total parameters，擴展到 d6144 Hero Run。Hero Run 的公開規格為 18T token、23B active／535B total parameters，約需 2.7e24 FLOPs。 step budget 以每個 active parameter 791 token 設定，梯度範數與參數範數每 10 steps 記錄一次。

圖表比較 Hero Run 與四個 scaling ladder 模型在訓練進度中的 dropless paloma macro-loss 曲線。

工程與不確定性 issue #8435 指出，完整方案是 EP64 MoE pretrain，規格為 535.3B total、22.76B active parameters 與 18.0T token，並在 GB200 上使用手工打造的 pooled-wave expert-parallel all-to-all 實作。團隊同時公開 JAX/GPU Expert Parallel、硬體規格、context 從 4k 延伸至 8k、65k、262k 的訓練指標，以及長上下文 RL 的 cooldown 實驗設計；Percy Liang 也坦言這是團隊迄今最大規模的 run，因此過程中仍可能遇到意料之外的問題。可查看 Harrier K40 資料報告、W&B 即時報告與 Marin issue #8435。

來源：@mnewhaus｜瀏覽器介面呈現 535B-A23B 18T Token Hero Run 與 Scaling Ladder 專案實驗的多項訓練損失與效能評估圖表與執行列表

瀏覽器介面呈現 535B-A23B 18T Token Hero Run 與 Scaling Ladder 專案實驗的多項訓練損失與效能評估圖表與執行列表影片中的 Prompt 與操作：

操作步驟： 1. @00:03捲動頁面檢視 Scaling Ladder 圖表與執行狀態列表 2. @00:05游標懸停在圖表數據點上檢視詳細數值 3. @00:08向下捲動瀏覽更多訓練監控圖表

原文：https://easyvibecoding.app/curated/3094-marin-releases-535b-a23b-training-transparency-records

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