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

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

Resultados de referencia individuales. Todos los benchmarks se han realizado de manera comparable entre los modelos e independientemente.

Enlace al repositorio de 🤗 HuggingFace: Análisis adicional sobre Análisis Artificial: