SupraLabs выпустила новую модель с 800 миллионами параметров под названием reasoning-summarizer-800m-pre-gguf, предназначенную для суммаризации трасс мышления от кодинговых агентов. Модель принимает шаги рассуждения и вызовы инструментов в качестве входных данных и выводит структурированный JSON объект, содержащий заголовок, подзаголовок, резюме и текущую задачу.
Вместе с весами модели SupraLabs также выпустила открытый датасет reasoning-summaries-61k. Авторы отмечают, что хотя текущая модель функциональна для общих трасс рассуждения, они разрабатывают специализированную версию для задач агентного кодинга, чтобы устранить ограничения в словаре и структуре.