XYZ-Aquila-mini: компактная reasoning-модель для глубокого веб-поиска
M@machinelearning_interviewAI-инженер
1 месXYZ AI Lab представила компактную модель XYZ-Aquila-mini с фокусом на веб-поиск, планирование и работу с контекстом до 256K токенов.
Появление эффективных специализированных моделей для поиска снижает зависимость от проприетарных решений.
- Модель показывает высокую производительность в задачах поиска и проверки источников.
- Поддержка 256K токенов позволяет обрабатывать длинные цепочки рассуждений.
- Метод AI4AI демонстрирует новый подход к автоматизации дообучения моделей.
XYZ-Aquila-mini: компактная reasoning-модель для глубокого веб-поиска
XYZ AI Lab выпустила XYZ-Aquila-mini под Apache 2.0.
По заявленным результатам модель лидирует среди open-weight моделей до 40B сразу на нескольких поисковых бенчмарках:
* GAIA - 97.1
* DeepSearchQA - 89.5
* BrowseComp - 78.8
Модель заточена под длинные цепочки планирования, поиск по англоязычному и китайскому вебу, проверку источников и восстановление после ошибок при работе с инструментами. Контекст до 256K токенов.
Отдельно интересен их подход AI4AI: люди задают цели, ограничения и критерии качества, а ИИ-агенты сами разбирают ошибки и предлагают контролируемые изменения для post-training.
Модель: https://modelscope.ai/models/XYZAILab/XYZ-Aquila-mini
Кратко (AI)
XYZ AI Lab выпустила open-weight модель XYZ-Aquila-mini, оптимизированную для задач веб-поиска и сложного планирования. Модель поддерживает контекстное окно до 256K токенов и использует метод AI4AI для автоматизированного обучения на основе анализа ошибок агентами.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖