El modelo THIS/THAT de FLock logra una precisión del 87,8%, superando a GPT-5.6 y Claude Opus 5

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AI summary iconResumen
El modelo THIS/THAT de FLock alcanzó una precisión del 87,8% en 1.710 pruebas de decisión, superando a GPT-5.6 y Claude Opus 5. Desarrollado con datos de Qwen3.5 2B y Qwen Max, utiliza la investigación GraphSynth y CircuitSynth de FLock. El modelo tiene 18,8 mil millones de parámetros, una latencia de 31,4 ms y se ejecuta localmente. El análisis de datos en cadena muestra un rendimiento sólido en escenarios del índice de miedo y codicia.
ME AI mensaje, el modelo de decisión de código abierto THIS / THAT de la plataforma descentralizada de IA FLock.io ha recibido reconocimiento y apoyo de divulgación oficial de Qwen de Alibaba. Este modelo se construye sobre Qwen3.5 2B, utiliza Qwen Max para generar datos de entrenamiento y combina dos investigaciones publicadas por el equipo de investigación de FLock en la conferencia académica internacional ACL 2026 sobre procesamiento del lenguaje natural: GraphSynth y CircuitSynth, completando su entrenamiento en la plataforma de Alibaba Cloud. Anteriormente, FLock ya había establecido una relación técnica y ecológica a largo plazo con Qwen y Alibaba Cloud, y anteriormente había organizado conjuntamente con Qwen un AI Hackathon en universidades coreanas, impulsando continuamente la innovación tecnológica en IA y el desarrollo del ecosistema de desarrolladores.
Según los resultados de prueba publicados por el equipo, el modelo THIS / THAT 1.2 logró una tasa de éxito del 87.8% en 1710 pruebas de decisiones complejas, un aumento significativo respecto al 40.6% de la versión 1.0, y supera a GPT-5.6 (81.6%) y Claude Opus 5 (83.4%). El modelo cuenta con solo 1.88 mil millones de parámetros, no requiere generar tokens de salida y tiene una latencia de decisión por instancia de aproximadamente 31.4 milisegundos, lo que permite su ejecución en dispositivos locales, ideal para escenarios como AI Agent, IA empresarial y flujos de trabajo automatizados.
FLock.io indicó que este logro del modelo demuestra aún más la capacidad técnica de FLock en investigación original de IA, síntesis de datos y entrenamiento de modelos especializados de alto rendimiento, y también representa otro hito importante en la colaboración técnica y ecológica a largo plazo entre FLock y Qwen, así como Alibaba Cloud. En el futuro, ambas partes continuarán explorando aplicaciones de modelos de IA eficientes y protegidos en privacidad en más escenarios prácticos. (Fuente: Foresight News)
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