Arete-27B намалява пропагандните отговори на Qwen3.8-27B

Nous Research представи Arete-27B — плътен модел с 27 милиарда параметъра, получен чрез supervised fine-tuning на Qwen3.8-27B на Alibaba. Архитектурата не е променяна, а лицензът остава Apache 2.0. Обучението не е използвало подсилващо обучение или оптимизация по предпочитания; зрителният енкодер е останал замразен, тъй като данните са само текстови.

В оценката на Nous Research с 803 подсказки делът на отговорите, които приемат държавната версия на даден въпрос, е спаднал от 22% при базовия модел до 0,9% при Arete-27B. Средният резултат за фактите се е повишил от 2,32 на 2,98 от 5, но 216 от 803 отговора все още са получили нулев резултат. При свободата на изразяване резултатът е нараснал от 0,89 на 2,44, а делът на пропагандните отговори — от 60% на 1%.

Показателите за способности са останали приблизително стабилни в публикуваните тестове. Hermes Bench е отчел 65,60% спрямо 65,77% за базовия модел, а Terminal-Bench-2.1 — 70% в тестовата среда на Nous. Обучението е използвало около 52,8 милиона токена и е създало публичен набор от 34 878 подсказки. BF16 теглата заемат 53,81 GB, а общностна Q4_K_M версия — 17,20 GB. Оценъчният набор е под лиценз MIT.