Prime Intellect выкатили INTELLECT-3 - 106B Mixture-of-Experts модель, обученнfz на GLM-4.5 Air Base с двумя этапами: SFT и масштабным RL-дообучением.
Это первая модель такого масштаба, где асинхронный RL - не эксперимент, а основа обучения. В результате модель демонстрирует сильный перформанс в математике, коде и reasoning.
Фокус модели - долгие цепочки действий и агентные задачи, а не просто генерация текста.
Главное:
- Модель показывает топ-результаты для своего размера в математике, коде и reasoning.
- Обучение шло на 512×H200 в течение ~2 месяцев.
- Использован собственный стек: PRIME-RL, Verifiers, Environments Hub и sandbox-инфра.
- Всё открыто: код, среды, инструменты.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #intellect3 #primeintellect #glm45
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤43👍15🔥10🥰5🦄3😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов.
Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры.
Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами.
Состояние в системе разложено по четырем уровням:
Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться.
Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC.
На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5.
Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля.
Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное.
В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало.
На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍71❤42🔥17👏13🤔8🎉4