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GigaChat lance le modèle de raisonnement MoE 432B-A28B avec 37 % de tokens en moins

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L'AI Sage de Sberbank a publié GigaChat-3.5 Reasoning, un modèle Mixture of Experts (MoE) de 432B-A28B utilisant Gated DeltaNet pour l'efficacité sur les contextes longs.

Le modèle a été entraîné avec des experts du domaine en code, mathématiques et tâches générales via CISPO, puis distillé en un seul modèle par on-policy distillation. Dans les évaluations, il performe de manière proche de DeepSeek V4 Flash Preview tout en utilisant 37 % de tokens en moins dans ses traces de raisonnement.

Les poids sont disponibles sous licence MIT sur Hugging Face, et le modèle peut être testé sur giga.chat.

Importance 2/3 r/LocalLLaMA Open weights Reasoning models

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