EmpirioLabs a publié Aplomb 1, un modèle de décision à poids ouverts de 5,3 milliards de paramètres capable de traiter du texte, du JSON, des images, des vidéos et de l'audio dans une seule requête avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens.
- Classe #1 parmi les modèles de 4 milliards de paramètres sur l'indice de décision (44,86) et domine les benchmarks comme MMLU-Pro, GPQA Diamond et BBH jusqu'à 5,3 milliards de paramètres.
- Basé sur Qwen3.5-4B avec un encodeur audio issu de Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, étendu à 1M de tokens et entraîné pour des tâches de prise de décision.
- Retourne des probabilités pour les arguments d'outils et les entrées booléennes en une seule requête, permettant aux agents d'agir sur des appels confiants ou de reporter ceux qui sont incertains.
- Atteint un temps de traitement d'environ 3 secondes pour des documents de 1M de tokens via un runtime d'inférence personnalisé, comparé à environ 111 secondes pour les lectures standard.
- Les poids sont disponibles sous la licence de modèle EmpirioLabs, gratuits pour la recherche et l'utilisation interne dans les entreprises réalisant moins de 1M $ de chiffre d'affaires annuel.
Le modèle permet une prise de décision probabiliste et efficace sur des entrées multimodales, offrant une alternative rapide pour les agents nécessitant une sélection d'outils immédiate ou une classification d'intention.