PUBG 的公司开源了一个 288 亿参数模型

一家游戏公司从零训了一个大模型，还开源了。参数不算最大，但把「本地能跑」做到了单张消费级显卡上。

一、发生了什么

2026 年 10 月 21 日，韩国游戏公司 KRAFTON（《绝地求生》的开发商）在 Hugging Face 放出 Raon-1 mini 预览版。这是从零训练的模型，权重按 Apache 2.0 开放，需在模型页申请，自动通过。

规格：总参数约 288 亿，混合专家结构，共 128 个专家，每 token 激活 6 个加 1 个共享专家，实际激活约 43 亿。原生上下文 262,144 token。权重有 MXFP8 与 NVFP4 两种格式，NVFP4 版可在 32GB 显存的单张 RTX 5090 上跑；另有 GGUF 与 MLX 版，支持 llama.cpp 和苹果芯片。

架构上有中国团队的影子。据 BlockBeats 报道，25 层里 18 层用了改进自 Kimi Delta Attention 的线性注意力，其余 7 层是完整注意力；还把 DeepSeek 的超连接机制简化以降低训练开销。

训练语料覆盖韩、英、日、中、西、法、泰七种语言，重点优化韩语对话、编程和 Agent 任务，通过兼容 OpenAI 的接口可接 Hermes Agent、Pi、OpenCode。

跑分全部是官方自测，对比 Qwen3.6-35B-A3B 与 Gemma 4 26B-A4B。IFBench 指令遵循 84.2，对手 66.6 和 80.9；SWE-Verified 代码修复 70.8%，超过 63.2%，接近 Meta Muse Glimmer 的 72.0%。落后的地方同样明显：Terminal-Bench Lite 47.0，对手 63.3 和 52.0；MMLU Pro 76.5，对手 85.9 和 82.9。韩语对话 92.9 分来自一个未公开的内部测试。

公司还提供 DFlash2 推测解码模型，单张 B300 上输出吞吐最高提升 2.18 倍。这是预览版，KRAFTON 说规格与结果可能调整，技术报告待正式版。

二、跟你有什么关系

要本地部署的团队。 一张 5090 能跑 288 亿参数，数据可以不出内网；代价是 NVFP4 的精度损失要自己评估。

做韩语业务的团队。 这是最明确的强项，也是它敢和更大模型比的地方。

做 Agent 的开发者。 它在终端操作上明显落后，适合代码修改和检索，不适合当全自动执行体。

三、怎么用

1. 去 Hugging Face 申请访问，选 NVFP4 版本，配 32GB 显存的卡。
2. 用 llama.cpp 或 MLX 起服务，接口兼容 OpenAI，现有客户端不用改。
3. 先测韩语和代码修复，再测终端操作，别用平均值判断。
4. 挂 DFlash2 推测解码，只在吞吐瓶颈明显时开，先测输出质量有没有掉。
5. 商用前确认许可范围：权重是 Apache 2.0，官方托管 API 与体验服务另有条款。

四、三个别信的说法

「288 亿参数就要 288 亿参数的显存」。 MoE 每 token 只激活 43 亿，显存吃在权重总量上，算力吃在激活量上。量化到 NVFP4 后单卡 5090 能跑，但上下文拉长后 KV 缓存会成为新瓶颈。

「跑分接近 Meta 就说明同级」。 SWE-Verified 70.8 对 72.0 只是一项任务。同一份官方自测里，MMLU Pro 差了 6.4 分，Terminal-Bench Lite 差了 23.7 分。

「从零训练等于完全自主」。 架构明确借用了 Kimi 的线性注意力和 DeepSeek 的超连接思路，这是工程选择，不是缺点，但别讲成完全原创。

五、一句话结论

这版最值得试的是「单卡本地 + 韩语 + 代码修复」这个组合，最不该信的是把它当通用 Agent 底座。

信息来源

• KRAFTON releases Raon-1 mini, an open model built from scratch - IA en un minuto，2026 年 10 月 21 日
• 《绝地求生》厂商开源30B模型：修Bug接近Meta，底层用上Kimi和DeepSeek技术 - BlockBeats，2026 年 10 月 21 日

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 22 日。