ServiceNow a lansat Apriel-v1.5-15B-Thinker, un model de raționament cu greutăți deschise de 15 miliarde care conduce categoria noastră de modele mici (parametri <40 miliarde) 💼 Prezentare generală: Apriel-v1.5-15B-Thinker este un model dens de raționament cu greutăți deschise cu parametri 15B. Acesta nu este primul model lansat de ServiceNow, dar este un salt substanțial în inteligența obținută în comparație cu versiunile anterioare 🧠 Inteligență: Modelul are un scor de 52 în Indicele de inteligență a analizei artificiale. Acest lucru îl pune la egalitate cu DeepSeek R1 0528, care are o arhitectură de parametri 685B mult mai mare. Modelul ServiceNow are un scor deosebit de bun în ceea ce privește comportamentele importante pentru agenții de întreprindere, cum ar fi urmărirea instrucțiunilor (62% în IFBench, înaintea gpt-oss-20B, raționament) și conversiile pe mai multe ture și utilizarea instrumentelor (68% în τ²-Bench Telecom, înaintea gpt-oss-120B, raționament). Acest lucru îl face deosebit de potrivit pentru cazurile de utilizare agentice, ceea ce a fost probabil un obiectiv, având în vedere că ServiceNow este activ în spațiul agenților de întreprindere ⚙️ Tokenuri de ieșire și verbozitate: Modelul produce un număr mare de jetoane de ieșire chiar și printre modelele de raționament - folosind ~ 110 milioane de jetoane combinate de raționament și răspuns pentru a completa Indicele de inteligență a analizei artificiale 🖥️ Acces: Niciun furnizor de inferență fără server nu servește încă modelul, dar este disponibil acum pe Hugging Face pentru inferență locală sau auto-implementare. Modelul a fost lansat sub o licență MIT, susținând utilizarea comercială nerestricționată i️ Fereastra de context: Modelul are o fereastră de context nativă de 128k de tokenuri. Felicitări @ServiceNowRSRCH pentru acest rezultat impresionant!

Apriel-v1.5-15B-Thinker este noul model mic cu greutăți deschise (parametri <40B)

Rezultate individuale de referință. Toate benchmark-urile au fost rulate în mod similar între modele și independent

Modelul produce un număr mare de token-uri de ieșire chiar și printre alte modele de raționament - folosind ~110M token-uri combinate de raționament și răspuns pentru a completa Artificial Analysis Intelligence Index

Link către depozitul 🤗 HuggingFace: Analiză suplimentară a analizei artificiale: