A IBM lançou os modelos de linguagem atualizados Granite 4.2 nos tamanhos de 3B, 8B e 30B parâmetros, projetados especificamente para fluxos de trabalho empresariais agênticos com capacidades nativas de raciocínio passo a passo. Junto aos modelos de linguagem, a IBM apresentou o Granite Speech 5.0 Turbo CTC, um modelo de fala leve otimizado para transcrição de alta vazamento em dispositivos de borda.
A IBM lançou o Granite 4.2, uma família de modelos de linguagem grandes (LLM) de raciocínio densos e apenas-decodificador nos tamanhos de 3B, 8B e 30B. Estes modelos são pré-treinados do zero em aproximadamente 15 trilhões de tokens e possuem uma janela de contexto estendida para 512K tokens.
A IBM e a Confluent integraram os Modelos Fundamentais de Séries Temporais Granite (TSFM) da IBM na Confluent Cloud, permitindo previsão e detecção de anomalias em tempo real diretamente no Apache Flink.
A IBM lançou o Granite 4.2, uma família de modelos de linguagem de raciocínio de código aberto nos tamanhos de 3B, 8B e 30B parâmetros, construída em torno de capacidades explícitas de cadeia de pensamento em vez de simples seguimento de instruções. Os modelos são transformadores densos apenas de decodificador pré-treinados com aproximadamente 15 trilhões de tokens e pós-treinados por meio de uma cadeia de aprendizado por reforço multiestágio que inclui RL agêntico para as variantes maiores.
A IBM lançou o modelo Granite Speech 5.0 Turbo CTC, uma nova solução de fala para texto projetada para tarefas de transcrição.
A IBM lançou a família de modelos de raciocínio de código aberto Granite 4.2, com as variantes principal de 30B, intermediária de 8B e compacta de 3B. Esses modelos aproveitam capacidades nativas de cadeia de pensamento para melhorar o desempenho em matemática, codificação e problemas complexos de múltiplos passos.
A IBM lançou dois novos modelos compactos de reconhecimento de fala em inglês, com 470M de parâmetros, na família Granite Speech: `granite-speech-5.0-470m-turboctc` e `granite-speech-5.0-470m-turboctc-nc`. Esses modelos apenas de codificador alcançam velocidades de transcrição sem precedentes de mais de 12.600 RTFx em uma GPU NVIDIA H200, mantendo alta precisão.
O projeto llama.cpp lançou a versão b10514, que introduz infraestrutura de conversão para as arquiteturas IBM's GraniteSWAForCausalLM e GraniteMoeSWAForCausalLM. Esta atualização permite aos usuários converter esses tipos específicos de modelos para o formato GGUF para uso com llama.cpp.
A IBM Research, em parceria com instituições como o Brookhaven National Laboratory e a Hydro-Québec, lançou o GENCO, um solucionador corretivo neural geométrico de código aberto para análise de estado estacionário da rede. O lançamento faz parte do projeto OpenGridFM hospedado pela Linux Foundation Energy (LF Energy) e inclui o GridFM Development Framework para facilitar a construção e a avaliação de solucionadores neurais de rede.