Arete-27B зменшила пропагандистські відповіді Qwen3.8-27B

Nous Research випустила Arete-27B — щільну модель із 27 млрд параметрів, створену supervised fine-tuning моделі Alibaba Qwen3.8-27B. Архітектуру не змінювали, а ліцензія залишилася Apache 2.0. Під час навчання не застосовували reinforcement learning чи оптимізацію за вподобаннями; візуальний енкодер залишили замороженим, оскільки дані містили лише текст.

У власному тесті Nous Research на 803 запитах частка відповідей, що подавали державну версію питання як власну, зменшилася з 22% у Qwen3.8-27B до 0,9% в Arete-27B. Середній бал за фактами зріс із 2,32 до 2,98 із 5, хоча 216 із 803 відповідей і далі отримали нуль. У категорії свободи слова показник піднявся з 0,89 до 2,44, а частка пропагандистських відповідей знизилася з 60% до 1%.

На оприлюднених тестах загальні можливості майже не змінилися. Hermes Bench показав 65,60% проти 65,77% у базової моделі, а Terminal-Bench-2.1 — 70% у тестовому середовищі Nous. Навчання використало близько 52,8 млн токенів і сформувало відкритий набір із 34 878 запитів. BF16-ваги займають 53,81 ГБ, а версія Q4_K_M від спільноти — 17,20 ГБ. Набір для оцінювання має ліцензію MIT; готового хостингового сервісу для моделі наразі немає.