# TorchTitan unterstützt neue Modelle und Reinforcement Learning

> Die PyTorch-Plattform TorchTitan trainiert jetzt aktuelle Open-Weight-Modelle und bietet mit TitanRL eine einheitliche Reinforcement-Learning-Umgebung.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/de/torchtitan-adds-new-model-support-and-reinforcement-learning-features

TorchTitan, die native Trainingsplattform für PyTorch, hat mehrere Neuerungen angekündigt. Sie unterstützt jetzt aktuelle Open-Weight-Modelle wie Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 und DeepSeek‑V4, die alle in die 5-dimensionale Parallelisierung integriert sind. Mit demselben Update kommt TitanRL hinzu, ein Reinforcement-Learning-Framework, das für Pretraining und Inferenz dasselbe vortrainierte Modell verwendet. Separate Codebasen sind damit nicht mehr nötig. Zu den Leistungsverbesserungen zählen schnellere Kernel, eine bessere Speicherverwaltung und neue Kommunikationsfunktionen, die das Training großer Modelle beschleunigen.

## Die Fakten

- Die Liste der neuen Modelle umfasst Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 und DeepSeek‑V4
- TitanRL ermöglicht die Verwendung desselben Modellcodes für Pretraining, Post-Training und Inferenz

## Warum es wichtig ist

Forschende können aktuelle Modelle einsetzen und Reinforcement-Learning-Experimente durchführen, ohne den Code neu schreiben zu müssen. Das spart Zeit und verringert die Zahl der Fehler.

## Quellen und Referenzen

1. [TorchTitan Update: New SOTA Models, Performance at Scale, TitanRL](https://pytorch.org/blog/torchtitan-update-new-sota-models-performance-at-scale-titanrl/) – PyTorch

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-21