Heeft iemand deze agentic thinker LLM van ByteDance geprobeerd? 👀 Of is de hype rond open source Chinese modellen afgenomen? 36B Instruct en Based modellen (zelfs basis zonder synthetische data) met enkele geweldige (SOTA?) benchmarks 🤔 We gaan het morgen bespreken op @thursdai_pod
𝚐𝔪𝟾𝚡𝚡𝟾
𝚐𝔪𝟾𝚡𝚡𝟾21 aug, 04:02
ByteDance brengt Seed-OSS (Apache-2.0) uit: open LLM-serie (12T tokens) geoptimaliseerd voor 512K ctx, redenering, agenttaken, i18n (internationaal gebruik). De release omvat Seed-OSS-36B-Base (met en zonder synthetische data) en Seed-OSS-36B-Instruct - Architectuur: 36B parameters, 64L, verborgen 5120, vocab 155K, GQA (80/8/8, hoofd 128), SwiGLU, RMSNorm, RoPE basis 1e7 - Denkbudget: Beheers de redeneringslengte (veelvouden van 512), CoT zelfreflectie, 0 = directe antwoorden, standaard = onbeperkt 36B-Base (met vs zonder 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 | WISKUNDE 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 Geverifieerd 56 SOTA | Multi-SWE-Bench 17 - MMMLU 78.4 | RULER (128K) 94.6 SOTA | AIR-Bench 75.6 Inferentie: Transformers, vLLM (≥0.10.0), FlashAttention2, 4/8-bits kwantisatie
177