Представлена модель Darwin-397B-ZTC с технологией самопроверки

Разработчики представили Darwin-397B-ZTC — новую MoE-модель с 397 миллиардами параметров, построенную на базе архитектуры Qwen 3.5. Система использует точность FP8 и ориентирована на решение сложных логических задач.

Ключевой особенностью модели стала технология Zero-Token Confidence (ZTC). Этот механизм позволяет нейросети проводить внутреннюю самопроверку и оценку уверенности в ответе до того, как будет сгенерирован первый токен текста. Подобный подход направлен на снижение вероятности галлюцинаций при работе с критически важными данными.

В ходе тестирования модель продемонстрировала результат 93.43% в бенчмарке GPQA Diamond, который оценивает способности AI в области экспертных научных знаний. Производительность системы составила 19 баллов при выполнении задач за 2 часа, что подтверждает эффективность архитектуры при обработке высоконагруженных запросов.

Модель доступна для ознакомления и интеграции через репозиторий на платформе Hugging Face. Использование FP8 позволяет оптимизировать потребление видеопамяти при сохранении точности вычислений, что делает систему пригодной для развертывания в специализированных вычислительных средах.

Внедрение ZTC меняет подход к генеративному выводу, переходя от простой вероятностной генерации к итеративному процессу верификации. Это позволяет использовать модель в сценариях, где точность ответа важнее скорости генерации текста.