ServiceNow ha lanzado Apriel-v1.5-15B-Thinker, un modelo de razonamiento de pesos abiertos de 15B que lidera nuestra categoría de modelos pequeños (parámetros <40B) 💼 Descripción general: Apriel-v1.5-15B-Thinker es un modelo de razonamiento de pesos abiertos denso de 15B parámetros. Este no es el primer modelo que ServiceNow ha lanzado, pero es un salto sustancial en la inteligencia lograda en comparación con versiones anteriores 🧠 Inteligencia: El modelo obtiene una puntuación de 52 en el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial. Esto lo pone a la par con DeepSeek R1 0528, que tiene una arquitectura de parámetros 685B mucho más grande. El modelo de ServiceNow puntúa particularmente bien dentro de comportamientos importantes para los agentes empresariales, como el seguimiento de instrucciones (62% en IFBench, por delante de gpt-oss-20B, razonamiento) y las conversiones de múltiples turnos y el uso de herramientas (68% en τ²-Bench Telecom, por delante de gpt-oss-120B, razonamiento). Esto lo hace particularmente adecuado para casos de uso de agentes, lo que probablemente fue un enfoque dado que ServiceNow está activo en el espacio de agentes empresariales ⚙️ Tokens de salida y verbosidad: El modelo produce una gran cantidad de tokens de salida incluso entre modelos de razonamiento, utilizando ~ 110 millones de tokens de razonamiento y respuesta combinados para completar el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial 🖥️ Acceso: Ningún proveedor de inferencia sin servidor está sirviendo el modelo, pero ahora está disponible en Hugging Face para inferencia local o autoimplementación. El modelo ha sido lanzado bajo una licencia MIT, que admite un uso comercial sin restricciones i️ Ventana de contexto: el modelo tiene una ventana de contexto nativa de 128k tokens. ¡Felicitaciones a @ServiceNowRSRCH por este impresionante resultado!

Apriel-v1.5-15B-Thinker es el nuevo modelo pequeño de pesas abiertas más inteligente (<40B parámetros)

Resultados de referencia individuales. Todos los puntos de referencia se han ejecutado de forma similar en todos los modelos e independientemente

El modelo produce una gran cantidad de tokens de salida incluso entre otros modelos de razonamiento, utilizando ~ 110 millones de tokens combinados de razonamiento y respuesta para completar el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial

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