Axion 1.0-35B: Ochiq kodli yangi agent model taqdim etildi

ByteDance, Duke, Merilend va Buffalo universitetlari tadqiqotchilari Axion 1.0-35B agent modelini taqdim etdilar. Bu model Humanity’s Last Exam testida 52,2% natija qayd etib, GPT-5.5 va Gemini 3.1 Pro kabi yopiq modellar bilan tenglashdi. Loyihaning eng muhim jihati shundaki, mualliflar nafaqat model vaznlarini, balki o‘qitish jarayoni, kod va ma’lumotlar to‘plamini ham ochiqlashdi.

• Texnik baza: Qwen3.6-35B-A3B asosidagi 35B parametrli MoE modeli.
• Ishlash qobiliyati: 3 mlrd aktiv parametrlar tufayli tezkor ishlash.
• O‘qitish: 18 000 SFT va RL (mustahkamlash bilan o‘qitish) usullari.
• Litsenziya: Apache 2.0 ostida barcha resurslar (kod, promptlar, filtrlar) ochiq.

Model imkoniyatlari va arxitekturasi Axion 1.0-35B klassik matn generatori emas, balki agent tizimidir. U uch bosqichli jarayonda: avval mantiqiy fikrlash, so‘ngra Python kodi va veb-qidiruv bilan ishlash, oxirida esa GRPO (Group Relative Policy Optimization) orqali takomillashtirilgan. Modelning kuchi uning tashqi vositalar (tools) bilan integratsiyasida yotadi. Biroq, mualliflar ogohlantiradiki, ushbu modelning yuqori natijalari aynan ReAct (asosiy agent sxemasi) muhitida olingan. Agar foydalanuvchi modelni to‘g‘ridan-to‘g‘ri alohida vositalarsiz ishlatsa, natijalar biroz pastroq bo‘lishi mumkin.

Dasturchilar uchun afzalliklar Modelning asosiy afzalligi — uning resurslar talabi. 4-bitli kvantlashda model 20 GB VRAM sig‘imiga ega GPU'larda ishlay oladi. Hozirda llama.cpp orqali GGUF formatida ishga tushirish imkoniyati mavjud. Bu kichik jamoalarga qimmatbaho API xizmatlariga bog‘lanib qolmasdan, o‘zining mustaqil agent tizimlarini yaratishga imkon beradi. Shuni yodda tutish kerakki, model ilmiy tadqiqotlarga ixtisoslashgan. Dasturlash (coding) bo‘yicha klassik testlarda modelning ko‘rsatkichlari hali to‘liq o‘rganilmagan va ba'zi RL bosqichlari modelning aniqligiga salbiy ta'sir ko‘rsatishi mumkin.

O‘zbekistonlik dasturchilar uchun ahamiyati O‘zbekistondagi IT-kompaniyalar uchun Axion 1.0-35B o‘z ma’lumotlari maxfiyligini saqlagan holda sun’iy intellekt xizmatlarini rivojlantirish imkonini beradi. Yopiq API'lar uchun pul to‘lash o‘rniga, o‘z infratuzilmangizda (on-premise) kuchli agentni ishga tushirish — biznes uchun sezilarli iqtisodiy foyda va texnologik mustaqillik degani.