TorchTitan 发布年度更新：新增模型与 TitanRL

2026 年 10 月 22 日，PyTorch 团队（Meta）在 PyTorch Blog 发布 TorchTitan 训练平台的年度更新。据该报道，团队称过去一年在保持其极简、可扩展理念的前提下完成了大量改进，此次更新新增 Muse Spark Open、Muse Glimmer、Qwen3-VL、Qwen3.5、Kimi K2.7、Kimi K3 和 DeepSeek-V4 的 PyTorch 原生训练支持，并接入 5D 并行栈，同时包含大规模性能优化与 TitanRL。报道称 TorchTitan 面向所有人，易用、提供 SOTA 性能，并允许用户从小规模起步、无缝扩展；上手方式为克隆 github.com/pytorch/torchtitan 仓库并按其中说明操作。上述上手方式与适用范围均出自该报道的表述，仅代表该来源的说法。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，也未出现与早先报道在数字、时间或说法上的矛盾。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。