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.