ServiceNow a lancé Apriel-v1.5-15B-Thinker, un modèle de raisonnement à poids ouverts de 15B qui domine notre catégorie des petits modèles (<40B paramètres) 💼 Aperçu : Apriel-v1.5-15B-Thinker est un modèle de raisonnement dense à 15B paramètres. Ce n'est pas le premier modèle que ServiceNow a publié, mais c'est un saut substantiel en intelligence par rapport aux versions précédentes. 🧠 Intelligence : Le modèle obtient un score de 52 dans l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle. Cela le place au même niveau que DeepSeek R1 0528, qui possède une architecture de 685B paramètres beaucoup plus grande. Le modèle de ServiceNow obtient des scores particulièrement bons dans des comportements importants pour les agents d'entreprise, tels que le suivi des instructions (62 % dans IFBench, devant gpt-oss-20B, raisonnement) et les conversions multi-tours & l'utilisation d'outils (68 % dans 𝜏²-Bench Telecom, devant gpt-oss-120B, raisonnement). Cela le rend particulièrement adapté aux cas d'utilisation agentiques, ce qui était probablement un objectif étant donné que ServiceNow est actif dans le domaine des agents d'entreprise. ⚙️ Tokens de sortie et verbosité : Le modèle produit un grand nombre de tokens de sortie même parmi les modèles de raisonnement - utilisant ~110M de tokens de raisonnement et de réponse combinés pour compléter l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle. 🖥️ Accès : Aucun fournisseur d'inférence sans serveur ne sert encore le modèle, mais il est maintenant disponible sur Hugging Face pour une inférence locale ou un auto-déploiement. Le modèle a été publié sous une licence MIT, soutenant une utilisation commerciale sans restriction. ℹ️ Fenêtre de contexte : Le modèle a une fenêtre de contexte native de 128k tokens. Félicitations à @ServiceNowRSRCH pour ce résultat impressionnant !

Apriel-v1.5-15B-Thinker est le nouveau modèle Small le plus intelligent à poids ouverts (<40B paramètres)

Résultats de référence individuels. Tous les benchmarks ont été réalisés de manière comparable entre les modèles et de manière indépendante

Le modèle produit un grand nombre de tokens de sortie même parmi d'autres modèles de raisonnement - utilisant ~110M de tokens de raisonnement et de réponse combinés pour compléter l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle.

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