SamatNext v0.2-B, гибридный декодер с 356M параметрами, достигает 100,0% успешности на этапе 5 и сохраняет 98,8% семантического поведения этапа 3 в контролируемом курсе на языке Python. Он превосходит базовую модель Transformer с одинаковым количеством параметров, которая достигает лишь 97,6% на этапе 5 и сохраняет только 6,0% поведения этапа 5, что указывает на улучшенное сохранение при последовательной тонкой настройке.