Falcon-H1R-7B
Компактная языковая модель с гибридной архитектурой для сложных логических цепочек и кода
Пока индустрия пытается запихнуть гигантские нейросети во всё более тесные серверные стойки, Technology Innovation Institute выкатил Falcon-H1R-7B — рассуждающую модель на семь миллиардов параметров, построенную на смеси трансформеров и архитектуры Mamba2. Базой послужила Falcon-H1-7B-Base, которую дообучили на длинных цепочках мыслей методом SFT и прокачали через обучение с подкреплением GRPO. Модель умеет не просто выдавать готовый ответ, а наглядно думать вслух — ход мыслей аккуратно упаковывается в тег <think>, что спасает при отладке капризных скриптов.
Что умеет
- Думать по шагам перед ответом. Раскладывает логику в открытом теге перед финальным выводом, генерируя до 65 536 новых токенов.
- Решать сложную математику и писать код. Показывает результаты 88.1 на AIME24 и 68.6 на LCBv5-v6, обходя многих соперников крупнее себя.
- Работать с внешними инструментами. При запуске через сервер vLLM поддерживает вызовы функций с парсером Hermes.
- Масштабироваться при инференсе. Модель подготовлена к эффективному test-time scaling и выдает до 96.7 на бенчмарках AIME24 и AIME25 при оценке через DeepConf.
- Быстро разворачиваться на локальном железе. Совместима с Transformers, vLLM и SGLang, поддерживая парсинг рассуждений.
Цены и доступ
Веса модели выложены в открытый доступ на условиях собственной лицензии Falcon-LLM License. Запустить её можно бесплатно на собственном оборудовании или сервере.
Falcon-H1R-7B пригодится разработчикам креативных пайплайнов, техническим директорам и тем, кто автоматизирует студийную рутину через скрипты: компактный размер позволяет крутить продвинутую логику прямо в локальном контуре без оглядки на облачные подписки.
