# TorchTitan поддерживает новые модели и функции обучения с подкреплением

> Платформа TorchTitan от PyTorch теперь обучает новейшие модели с открытыми весами и включает унифицированный стек обучения с подкреплением TitanRL.

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

Платформа обучения TorchTitan, созданная на базе PyTorch, объявила о нескольких обновлениях. Теперь она поддерживает новейшие модели с открытыми весами, включая Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 и DeepSeek‑V4, интегрированные с её параллелизмом по пяти измерениям. В этот же релиз вошёл TitanRL — фреймворк для обучения с подкреплением, который повторно использует одну и ту же предобученную модель как для предобучения, так и для инференса, избавляя от необходимости поддерживать отдельные кодовые базы. Среди улучшений производительности — более быстрые ядра, эффективнее работа с памятью и новые средства коммуникации, ускоряющие масштабное обучение.

## Факты

- В список новых моделей входят Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 и DeepSeek‑V4
- TitanRL позволяет использовать один и тот же код модели для предобучения, дообучения и инференса

## Почему это важно

Исследователи смогут использовать новейшие модели и проводить эксперименты с обучением с подкреплением без переписывания кода, экономя время и снижая риск ошибок.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-21