Aplomb 1: 오픈 웨이트(open-weights) 5.3B 의사결정 모델 (decision model), 1M 컨텍스트 지원, 단일

오늘 오픈 웨이트(open weights) 5.3B 의사결정 모델인 Aplomb 1을 출시했습니다. 이 모델은 최대 1M 토큰의 텍스트, JSON, 이미지, 비디오 및 오디오를 단일 요청으로 읽어 들입니다. 저희 API에서는 1M 토큰 문서에 대한 결정을 약 3초 만에 내리며, 입력 토큰 1M당 $0.02이고 출력은 무료이며 기본적으로 ZDR을 제공합니다. Decision Index 0.2.1에서 공식 키트(official kit)를 실행한 결과 44.86점을 기록하여, 공개된 보드 상의 4B 모델 중 1위를 차지했습니다. 또한 MMLU-Pro, GPQA Diamond, BBH를 포함한 38개 벤치마크 중 8개에서 5.3B까지의 모델 중 최고 점수를 기록했습니다. 저희가 이 모델을 보드에 제출했으며 전체 실행 결과는 공개되어 있습니다. JevBench Hard에서는 77.5%의 점수를 기록했고, MASSIVE에서 51개 언어에 걸쳐 평균 75%의 제로샷(zero-shot) 의도 정확도를 달성했습니다.

저희가 아는 한, 이 모델은 도구 인자(tool arguments)에 대한 확률을 반환하고, 1M 토큰을 읽거나, 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 함께 처리하는 유일한 의사결정 모델입니다. 도구 선택 시 모든 도구와 각 열거형(enum) 및 부울(boolean) 인자에 대해 하나의 요청으로 확률을 제공합니다. 예를 들어,

Qwen 팀 덕분입니다. 공개 정보: 학습 데이터에는 38개 인덱스 벤치마크 중 두 개인 WinoGrande와 ContractNLI의 공개 학습 분할(public train splits)이 포함되었습니다. 가중치는 참조 스크립트를 사용하여 약 12GB의 GPU 메모리에서 bf16으로 실행되며, 연구, 평가, 개인 사용 및 연간 매출 $1M 미만의 기업 내부 사용에 대해 무료인 EmpirioLabs Model License 하에 제공됩니다. 가중치: https://huggingface.co/empiriolabsai/aplomb-1 블로그 전체 표: https://empiriolabs.ai/blog/introducing-aplomb-1 문서: https://docs.empiriolabs.ai/models/aplomb-1 플레이그라운드: https://platform.empiriolabs.ai/dashboard/playground?model=aplomb-1 /u/empiriolabsai가 제출했습니다. [링크] [댓글]