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Quelqu'un a-t-il essayé ce LLM de penseur agentique de ByteDance ? 👀
Ou est-ce que l'engouement autour des modèles chinois open source est en baisse ?
Modèles Instruct et Based de 36B (même de base sans données synthétiques) avec d'excellentes performances (SOTA ?) 🤔
Nous allons en parler demain sur @thursdai_pod.
21 août, 04:02
ByteDance publie Seed-OSS (Apache-2.0) : série LLM ouverte (12T tokens) optimisée pour 512K ctx, raisonnement, tâches d'agent, i18n (utilisation internationale). La publication inclut Seed-OSS-36B-Base (avec et sans données synthétiques) et Seed-OSS-36B-Instruct
- Architecture : 36B params, 64L, caché 5120, vocab 155K, GQA (80/8/8, tête 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE base 1e7
- Budget de réflexion : Contrôler la longueur du raisonnement (multiples de 512), auto-réflexion CoT, 0 = réponses directes, par défaut = illimité
36B-Base (avec vs sans syn.)
- MMLU-Pro 65.1 / 60.4 | MMLU 84.9 / 84.8 | TriviaQA 82.1 / 81.9 | GPQA-D 31.7 / 35.2
- BBH 87.7 / 87.2 | AGIEval-en 70.7 / 70.1
- GSM8K 90.8 / 90.3 | MATH 81.7 SOTA / 61.3
- MBPP 80.6 / 74.6 | HumanEval 76.8 / 75.6
36B-Instruct
- MMLU-Pro 82.7 | MMLU 87.4 | GPQA-D 71.4 | SuperGPQA 55.7
- AIME24 91.7 SOTA | AIME25 84.7 | BeyondAIME 65
- ArcAGI V2 40.6 | KORBench 70.6
- LiveCodeBench v6 67.4 SOTA | HLE 10.1
- IFEval 85.8 | TAU1-Retail 70.4 SOTA | TAU1-Airline 46
- SWE-Bench Vérifié 56 SOTA | Multi-SWE-Bench 17
- MMMLU 78.4 | RULER (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6
Inférence : Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, quantification 4/8 bits
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