清華大学SIGSロボットラボは、検証可能なコード、数学、科学推論のためにQwen3.8-27Bを基盤とした27BポストトレーニングモデルであるVeriLoop E2をリリースしました。今回のリリースでは、生成と外部検証を分離し、状態遷移が証拠次元を厳密に改善することを保証するVeriLoop-Governed Recurrence (VGR) が導入されました。

  • ソフトウェアエンジニアリング、数学、科学にわたる1,841,831件のレコードでポストトレーニングされています。
  • SWE-bench Proで76.2%、AIME 2026で98.3%、GPQA Diamondで93.94%などのスコアを達成しました。
  • 正規のBF16チェックポイントから直接派生したすべてのティアを含む、BF16からIQ1_Mまでの完全なGGUF精度ラダーをリリースしました。
  • IQ1_Mバリアントはわずか+0.3191%のPPLドリフトで16.79 GiBに達し、MTP推測デコーディングをサポートします。
  • リーマンゼータ関数の臨界線上のゼロの割合に関する再現可能な証明書を含みます。

このリリースでは、量子化保持とダウンストリームパフォーマンスの独立した検証を可能にするために、オープンウェイト、評価証拠、および技術レポートが提供されています。