Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

Az Apertus 1.5 új, nyílt modelleket sorol fel a Hugging Face

2026. október 15. 11:08Forrás: Hugging Face
Az Apertus 1.5 új, nyílt modelleket sorol fel a Hugging Face
Kép: Hugging Face

A Hugging Face Apertus 1.5 Release Notes oldala 8B és 70B méretű, nyílt adatokkal és nyílt súlyokkal rendelkező modelleket mutat be. A leírás szerint a modellek globálisan többnyelvűek, multimodális bemenetet és következtetési támogatást kínálnak.

A lényeg röviden
  • Az Apertus 1.5 gyűjtemény 8B és 70B méretű modelleket emel ki.
  • A modelleket nyílt adatokkal és nyílt súlyokkal rendelkezőként írják le.
  • A leírás globális többnyelvűséget, multimodális bemenetet és következtetési támogatást említ.
  • A Hugging Face oldala 9B és 72B paraméteres modellbejegyzéseket is felsorol.
  • A fejlesztéshez folyamatos előtanítást, SFT-t, RL-t és összehangolást használtak.

Két modellméretet emel ki a gyűjtemény

A Hugging Face-en elérhető Apertus 1.5 gyűjtemény leírása két modellméretet nevez meg: 8B és 70B paraméteres változatokat. A megjelölés szerint ezek nyílt adatokkal és nyílt súlyokkal rendelkező modellek.

A forrás a modelleket globálisan többnyelvűként írja le. Ez azt jelenti, hogy a bemutatás középpontjában több nyelv kezelése áll, a bejegyzés azonban nem közöl konkrét nyelvlistát vagy összehasonlító eredményeket.

Képes bemenet és következtetés

Az Apertus 1.5 leírása multimodális bemenetet és következtetési támogatást említ. A Hugging Face oldalán a kapcsolódó modelleket „Image-Text-to-Text” kategóriában jelenítik meg, vagyis a felsorolt modellek képi és szöveges bemenetekhez kapcsolódó szöveges feladatokra szolgálnak.

A modellek között a forrásoldal 9B és 72B paraméteres bejegyzéseket is felsorol. A gyűjtemény rövid leírása ugyanakkor 8B és 70B méretet emel ki, ezért a kétféle jelölés pontos kapcsolatát az oldal szövege nem részletezi.

A fejlesztéshez használt adatok és tanítási szakaszok

A Hugging Face bejegyzése külön gyűjteményt kapcsol az Apertus 1.5 fejlesztéséhez használt adatkészletekhez. A leírás szerint ezeket a folyamatos előtanításhoz és az utólagos tanításhoz használták.

Az utólagos tanítás felsorolt részei az SFT, az RL és az összehangolás. A forrás nem közöl részletes adatméretet, konkrét adatkészletneveket vagy a tanítás eredményeit, ezért ezekről az Apertus 1.5 Release Notes alapján nem lehet további következtetéseket levonni.

Mit jelent ez a felhasználóknak?

A bejelentés alapján a Hugging Face-en olyan Apertus 1.5 modellekhez kapcsolódó anyagok jelennek meg, amelyek nyílt adatokra és nyílt súlyokra épülnek, több nyelvet kezelnek, valamint képi és szöveges bemenetet is támogatnak. A modellméretek és a kapcsolódó fejlesztési adatok feltüntetése elsősorban a technikai felhasználóknak ad támpontot a gyűjtemény áttekintéséhez.

A forrásoldal nem közöl árakat, teljesítményteszteket, licencfeltételeket vagy külön megjelenési időpontot az egyes modellekhez. A bejegyzés dátuma 2026. október 15.

Forrás
Hugging Face: Apertus 1.5 Release Notes
Kövesd az AI Hírek oldalát a FacebookonA legfontosabb MI-hírek magyarul, rögtön a megjelenés után a hírfolyamodban.Követem

Kapcsolódó hírek

A Hugging Face bemutatta a Mistral Large 4 modelltFontos hír
Modellek2026. október 29.

A Hugging Face bemutatta a Mistral Large 4 modellt

A Hugging Face bemutatta a Mistral Large 4-et, amelyet a bejelentés frontier modellként, vagyis élvonalbeli modellként ír le. A nyitott súlyú rendszer egyetlen modellben…

Liquid AI bemutatta az LFM3 nyílt súlyú, multimodális modellcsaládot
Modellek2026. október 27.

Liquid AI bemutatta az LFM3 nyílt súlyú, multimodális modellcsaládot

A Liquid AI bemutatta az LFM3 modellcsalád első tagjait, amelyek szöveg, kép, hang és multimodális feladatok kezelésére készültek. A mintegy 2 milliárd paraméteres…

NVIDIA: 2,8 billió tokenes Indic előtanító adat és nyitott adatgeneráló pipeline
Kutatás2026. október 16. 03:44

NVIDIA: 2,8 billió tokenes Indic előtanító adat és nyitott adatgeneráló pipeline

Az NVIDIA a Hugging Face blogján "Scaling Indic Pretraining" címmel közölt bejegyzést, amely 2,8 billió tokenről és egy nyitott adatgeneráló folyamatról (pipeline) szól.…