IQuest выпустила IQuest-Q1, модель Mixture-of-Experts (MoE), предназначенную для агентного программирования, рассуждений и многошагового использования инструментов. Модель содержит около 320 миллиардов общих параметров, с примерно 15 миллиардами активированных параметров на токен. Она доступна на Hugging Face.
media
r/LocalLLaMA
·
1 д назад
·
open_models
IQuestLab выпускает IQuest-Q1: модель MoE на 320B для агентного программирования
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
media
MarkTechPost
·
1 д назад
·
8 просмотров
H Company выпускает модели Holo4 с открытым весом для использования компьютера на десктопе, в вебе и на мобильных устройствах
H Company выпустила Holo4 — семейство универсальных зрительно-языковых моделей для управления компьютером, предназначенных для кликов, ввода текста, написания кода и вызова инструментов на десктопах, в веб-среде, Android и API. В релиз включены два размера моделей: Holo4 27B (плотная) и Holo4 35B-A3B (Mixture of Experts с 3B активных параметров), обе поддерживают контекстное окно на 256K.
arxiv
arXiv cs.CL
·
99 д назад
·
14 просмотров
Tmax: Простая рецептура RL для агентов-конечных
Tmax представляет наиболее сильную открытую рецептуру для агентов-конечных, достигая 27% на Terminal-Bench 2.0 с использованием только 9B параметров. Он использует новую классификацию данных для генерации более чем на 2,5 раза больше окончательных сред, что позволяет эффективно обучать с простой рецептурой, ориентированной только на результат. Данные, модели и код доступны на GitHub по адресу https://github.com/hamishivi/tmax.
arxiv
arXiv cs.AI
·
104 д назад
·
11 просмотров
Пользователь как энгра: локальные параметрические редакции для личной памяти
Пользователь как энгра предлагает хранить факты по каждому пользователю в виде хирургических, хеш-ключевых редакций в таблице памяти, оставляя процесс мышления в общем адаптере. Такой подход обеспечивает на 5,6 раза более высокую точность косвенного мышления и сохраняет базовую производительность мышления, при этом объем памяти на 33 000 раз меньше, чем при использовании LoRA по каждому пользователю. Метод позволяет выполнять раздельные редакции пользователей, которые составляются без потерь, превосходя ретриевные потоки при более чем 100 фактах.
lab
Qwen (Alibaba)
·
573 д назад
·
40 просмотров
OWL занимает #1 в бенчмарке GAIA с результатом 69.09%
Фреймворк OWL для многоагентного сотрудничества занял первое место среди фреймворков с открытым исходным кодом в бенчмарке GAIA, набрав 69.09%. Этот результат был анонсирован в апреле 2025 года после более раннего достижения 58.18% в марте.
lab
DeepSeek (Hugging Face)
·
604 д назад
·
36 просмотров
Воспроизведение Open-source DeepResearch достигает 55.15% на GAIA с использованием smolagents
После выпуска Deep Research от OpenAI команда за 24 часа воспроизвела его агентную архитектуру и открыла исходный код реализации через библиотеку smolagents. Полученная система интегрирует LLM с инструментами для веб-просмотра и анализа текста, чтобы выполнять многошаговые задачи рассуждения.