🚀 Новая китайская модель LongCat-Flash-Thinking

🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений.

⚡ Основное:
- Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются.
- Эффективность: требует на **64,5% меньше токенов**( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,).
- Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом.
- Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками.

⚙️ Оптимизации для продакшена:
- Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения,
- KV-cache reduction, квантование, chunked prefill,
- статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation.
- Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя.

📊 Бенчмарки:
- Лидирует в tool use (**τ²-Bench, VitaBench**)
- Хорошие результаты по instruction following (**IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh**).

Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях.

🟠 HF: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking

@ai_machinelearning_big_data


#AI #LLM #Reasoning #MoE #DeepLearning #OpenSource

💡 RND1 - новая экспериментальная модель с 30 миллиардами параметров, построенная по архитектуре Sparse Mixture-of-Experts, где активно 3 миллиарда параметров.

Она была преобразована из предварительно обученной авторегрессионной модели (Qwen3-30B-A3B) и затем дополнительно обучена на 500 миллиардах токенов, чтобы полностью поменять поведениие диффузионной модели.

Обычные модели (AR, автогрессионные) пишут текст слово за словом, а RND1 создаёт всё предложение сразу и потом пошагово уточняет его, как будто “проявляет” текст из шума.

Это - Diffusion Language Model (DLM), аналог диффузионных моделей, которые рисуют картинки, только здесь она “рисует” слова.

🔄 Как её сделали

Команда Radical Numerics придумала, как превратить готовую модель в диффузионную без обучения с нуля.

Они просто поменяли тип внимания и дообучили модель на новой задаче.

Этот метод называется AR-to-Diffusion Conversion (A2D) - то есть конверсия из автогрессионной модели в диффузионную.

Как это происходит:
1. Берут сильную GPT-подобную модель.
2. Меняют механизм внимания — теперь модель видит весь контекст сразу.
3. Продолжают обучение по диффузионной задаче.
4. Используют разные скорости обучения для разных частей сети, чтобы модель не забыла старое, но научилась новому способу мышления.

⚙️ Что под капотом

▪ Mixture-of-Experts (MoE) - у модели 30 млрд параметров, но реально работают только 3 млрд за раз. Это делает её мощной, но экономной.

▪ Непрерывное дообучение - старые знания не стираются, а “встраиваются” в новый режим.

▪ Огромные батчи - модель учится на больших партиях данных, чтобы стабилизировать обучение, ведь она не обрабатывает все токены сразу.

✔️ Чем RND1 интересна:

- Параллельная генерация - текст создаётся быстрее, без пошаговой задержки.
- Меньше затрат - активных параметров всего 3 млрд, при этом качество как у больших GPT.
- Новая архитектура - открывает дорогу гибридным моделям, сочетающим плюсы AR и DLM.
- Полностью открытый код и веса - можно исследовать, изменять, запускать самому.
- Первый серьёзный шаг к самосовершенствующемуся ИИ- модель может не только обучаться, но и помогать в проектировании следующей версии.

Это реально интересный метод, RND1 показывает, что ИИ можно не просто обучать, а перестраивать - менять его саму логику мышления без начала “с нуля”.

Похоже, это может стать фундаментом для систем Recursive Self-Improvement (RSI), когда ИИ способен создавать и улучшать самого себя.

🟠Blog: https://radicalnumerics.ai/blog/rnd1

🟠Code: https://github.com/RadicalNumerics/RND1

🟠Report: https://radicalnumerics.ai/assets/rnd1_report.pdf

🟠Веса: https://huggingface.co/radicalnumerics/RND1-Base-0910

🟠Видео: https://www.youtube.com/watch?v=M8XdNsecroo

@ai_machinelearning_big_data


#RND1 #RadicalNumerics #AI #DLM #DiffusionModel #MoE #OpenSource