# TurboMamba ускоряет обучение и вывод, повышая точность прогнозов

> Новая архитектура TurboMamba снижает ошибку прогнозирования и работает до 6× быстрее сопоставимых моделей на базе Mamba.

Oossa · 2026-10-16 · https://oossa.com/ru/turbomamba-speeds-up-training-and-inference-improves-prediction

Исследователи под руководством Ханьсинь Чжана представили TurboMamba — архитектуру языковой модели, в которой глобальный блок Mamba‑3 сочетается с небольшим Transformer для каждого блока токенов. В неё добавили три лёгких улучшения: прямой доступ к последнему токену предыдущего блока, небольшую коррекцию оценки и обучаемое смешивание частот недавних токенов. Тесты на общедоступном наборе данных FineWeb‑Edu показали, что TurboMamba превосходит двенадцать базовых моделей, включая стандартные Transformer и варианты Mamba‑3, как по скорости, так и по точности.

## Факты

- Средняя тестовая NLL на 9.4% ниже, чем у Mamba‑3, а пропускная способность при обучении выше в 2.60×.
- Ускорение пакетной обработки по сравнению с Mamba‑3 составляет 3.12× при нагрузке в 32 последовательности и 256 токенов запроса.

## Почему это важно

Исследователи смогут быстрее и дешевле обучать языковые модели и запускать их, что снизит финансовый порог для новых ИИ-проектов.

## Источники и ссылки

1. [TurboMamba: Faster Inference, Faster Training, and Better Prediction with Lexical Memory](https://arxiv.org/abs/2610.20682) – arXiv cs.LG, 2026-10-16

Обновлено: 2026-10-16