# TorchTitan ondersteunt nieuwe modellen en versterkend leren

> Het TorchTitan-platform van PyTorch kan nu de nieuwste open-gewichtmodellen trainen en bevat TitanRL, een geïntegreerde stack voor versterkend leren.

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

TorchTitan, het trainingsplatform dat specifiek voor PyTorch is ontwikkeld, heeft verschillende verbeteringen aangekondigd. Het ondersteunt nu de nieuwste open-gewichtmodellen, waaronder Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 en DeepSeek‑V4, allemaal geïntegreerd met de vijfdimensionale parallelle verwerking. Dezelfde release introduceert TitanRL, een framework voor versterkend leren dat voor pretraining en inferentie exact hetzelfde voorgetrainde model gebruikt. Daardoor zijn aparte codebases niet meer nodig. De prestaties zijn verbeterd met snellere kernels, efficiënter geheugenbeheer en nieuwe communicatiefuncties die grootschalige training versnellen.

## De feiten

- De lijst met nieuwe modellen omvat Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 en DeepSeek‑V4
- Met TitanRL kan voor pretraining, post-training en inferentie dezelfde modelcode worden gebruikt

## Waarom het ertoe doet

Onderzoekers kunnen de nieuwste modellen gebruiken en experimenten met versterkend leren uitvoeren zonder code te herschrijven. Dat bespaart tijd en verkleint de kans op bugs.

## Bronnen en referenties

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

Laatst bijgewerkt: 2026-10-21