IBM выпустила обновлённые языковые модели Granite 4.2 в размерах 3B, 8B и 30B параметров, специально созданные для корпоративных агентных рабочих процессов с встроенными возможностями пошагового рассуждения. Наряду с языковыми моделями IBM представила Granite Speech 5.0 Turbo CTC — лёгкую модель распознавания речи, оптимизированную для высокопроизводительной транскрипции на периферийных устройствах.
IBM выпустила Granite 4.2, семейство плотных декодер-только reasoning больших языковых моделей размером 3B, 8B и 30B. Эти модели обучены с нуля на примерно 15 триллионах токенов и имеют контекстное окно, расширенное до 512K токенов.
IBM и Confluent интегрировали базовые модели IBM Granite Time Series Foundation Models (TSFM) в Confluent Cloud, обеспечивая прогнозирование и обнаружение аномалий в реальном времени непосредственно внутри Apache Flink.
IBM выпустила Granite 4.2, семейство открытых языковых моделей рассуждения размером в 3B, 8B и 30B параметров, построенное на основе явных возможностей цепочки рассуждений (chain-of-thought), а не простого следования инструкциям. Модели представляют собой декодерные плотные трансформеры, предварительно обученные примерно на 15 триллионах токенов и дообученные с помощью многоэтапной цепи усиленного обучения, включающей агентное RL для более крупных вариантов.
IBM выпустила модель Granite Speech 5.0 Turbo CTC, новое решение для преобразования речи в текст, предназначенное для задач транскрипции.
IBM выпустила семейство моделей для рассуждений Granite 4.2 с открытым исходным кодом, включающее флагманскую версию на 30B, среднюю на 8B и компактную на 3B. Эти модели используют нативные возможности цепочки мышления для улучшения результатов в математике, программировании и сложных многошаговых задачах.
Компания IBM выпустила две новые компактные модели распознавания английской речи из семейства Granite Speech, содержащие по 470 миллионов параметров: `granite-speech-5.0-470m-turboctc` и `granite-speech-5.0-470m-turboctc-nc`. Эти модели с исключительно энкодером достигают беспрецедентной скорости транскрипции более 12600 RTFx на графическом процессоре NVIDIA H200, сохраняя при этом высокую точность.
Проект llama.cpp выпустил версию b10514, которая внедряет инфраструктуру конвертации для архитектур IBM's GraniteSWAForCausalLM и GraniteMoeSWAForCausalLM. Это обновление позволяет пользователям конвертировать эти конкретные типы моделей в формат GGUF для использования с llama.cpp.
IBM Research совместно с партнерами, включая Национальную лабораторию Брукхейвена и Hydro-Québec, выпустила GENCO — открытое геометрическое нейронное корректирующее решение для анализа стационарного состояния сети. Выпуск является частью проекта OpenGridFM, размещенного в Linux Foundation Energy (LF Energy), и включает GridFM Development Framework для облегчения создания и тестирования нейронных решателей энергосистем.