🌟 Trinity Nano и Trinity Mini: ответ американских разработчиков на китайское доминирование.

В последний год любой, кто следит за развитием моделей с открытыми весами знает - Китай недостижим.

Qwen и DeepSeek фактически задали стандарт того, как должна выглядеть современная архитектура MoE. В США же большинство компаний занимались лишь доработкой чужих чекпоинтов.

И вот, американская компания Arcee AI собралась Make America Great Again вернуть инициативу и создать семейство открытых моделей, обученных "от и до" в США, весами которых бизнес может владеть по-настоящему.

Компания столкнулась с тем, что корпоративным клиентам нужна "юрисдикционная безопасность" . Специалистов по комплаенсу уже не устраивает ответ "мы дообучили модель неизвестного происхождения". Им нужен полный контроль над пайплайном данных.

Семейство моделей Arcee AI получило имя Trinity. Пока в превью-релиз вошли 2 конфигурации:

🟢Trinity Mini — это обычная ризонинг-модель на 26 млрд. общих и 3 млрд активных параметров, обученная с нуля.

🟢Trinity Nano Preview — это модель чата. Она создана, чтобы быть харизматичной и интересной в общении несмотря на свои скромные 6 млрд. общих и 1 млрд. активных параметров.

И пока мы тестируем Nano и Mini, Arcee AI тренирует флагмана Trinity Large.

Его релиз запланирован на январь 2026 года. Это будет модель на 420 млрд. параметров, из которых 13 млрд. будут активны.

Обе доступные модели, Trinity Nano и Trinity Mini выпущены под лицензией Apache 2.0. Они опубликованы на Hugging Face и поддерживаются llama.cpp, LM Studio и vLLM.

Mini также доступна через OpenRouter по очень привлекательной цене - около 4,5 центов за 1 млн. токенов.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Набор моделей
🟡Demo Trinity Mini


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MoE #Trinity #ArceeAi

📌 SAPO: RL-метод, который приручил нестабильные градиенты в LLM и MoE.

Qwen предложил RL-метод SAPO (Soft Adaptive Policy Optimization), который решает ключевую проблему нестабильного обучения LLM и архитектур MoE и предлагает более разумный и мягкий подход к контролю над процессом обучения.

Reinforcement Learning, RL - это ингредиент, превращающий просто большую языковую модель в рассуждающего помощника. Именно RL учит ИИ решать олимпиадные задачи по математике, писать чистый код и понимать связь между текстом и изображением.

Но у RL есть обратная сторона: катастрофическая нестабильность обучения, особенно для гигантских моделей.

Главная техническая головоломка - это контроль над коэффициентами значимости на уровне каждого токена. В архитектурах MoE, где разные части модели активируются для разных задач, эти коэффициенты могут бесконтрольно «скакать».

Слишком большие колебания коэффициентов превращают четкие обучающие сигналы в помехи, дестабилизирующие всю систему.

До сих пор стандартными инструментами были GRPO и GSPO, которые использовали принцип хард-клиппинга. Если коэффициент выходил за заданные рамки, градиент просто обнулялся.

🟠Минус первый: Потеря информации. Ценные, но выбивающиеся данные безжалостно отбрасывались.

🟠Минус второй: Невозможный баланс. Сделаешь рамки узкими - задушишь обучение. Сделаешь широкими - полезет паразитный шум. Для капризных MoE-архитектур эта дилемма особенно актуальна.
SAPO предлагает отказаться от хард-клиппинга в пользу интеллектуального сглаживания.

Вместо резкого обнуления SAPO использует плавную, адаптивную функцию (контролируемую температурой), которая мягко снижает влияние проблемных градиентов, но не обнуляет их полностью. Это создает непрерывные области доверия, внутри которых модель может учиться более гибко и безопасно.

🟡Красота SAPO - в универсальности.

🟢Как GSPO, но умнее. Если в длинном ответе сбился лишь один токен, GSPO наказывает всю последовательность. SAPO избирательно подавляет только «виновника», сохраняя полезные сигналы от остальных слов. Это резко повышает эффективность наборов обучающих данных.

🟢Как GRPO, но плавнее. Вместо резкого отключения градиента для плохого токена SAPO применяет постепенное затухание. Это предотвращает резкие рывки в обучении, обеспечивая плавную и стабильную настройку политики модели.

Вишенка метода - это асимметричный температурный дизайн. SAPO по-разному обрабатывает «хорошие» и «плохие» обновления. Для токенов с негативным вкладом используется более высокая температура, заставляющая их влияние затухать быстрее и сильнее.

Это простое правило надежно гасит наиболее опасные колебания, что на практике приводит к беспрецедентной стабильности процесса RL-обучения.

🟡Теорию подтвердили тестами.

При обучении Qwen3-30B-A3B-Base, SAPO не только показал более стабильную кривую обучения , но и достиг более высоких результатов на сложных математических бенчмарках AIME25, HMMT25. Причем он сделал это без трудоемкого маршрутизирующего воспроизведения, которая требовалась конкурентам для работы с MoE.

Успех повторили в масштабном эксперименте с мультимодальной Qwen3-VL-30B-A3B, где SAPO стабильно обошел аналоги в смешанных задачах на кодинг, логику и математику.


🟡Статья
🟡Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MoE #SAPO #Qwen