FLockのTHIS/THATモデルが87.8％の精度を達成し、GPT-5.6およびClaude Opus 5を上回る

iconKuCoinFlash
共有
AI summary icon概要
FLockのTHIS/THATモデルは、1710回の意思決定テストで87.8％の精度を達成し、GPT-5.6およびClaude Opus 5を上回りました。このモデルはQwen3.5 2BとQwen Maxのデータを基に構築され、FLockのGraphSynthおよびCircuitSynthの研究を活用しています。モデルのパラメータ数は188億、レイテンシーは31.4ミリ秒で、ローカルで動作します。オンチェーンデータ分析により、フィアーアンドグリードインデックスのシナリオでの優れたパフォーマンスが確認されています。
ME AI メッセージ、デセントラライズドAIプラットフォームFLock.ioのオープンソース決定モデルTHIS / THAT（「これかそれかモデル」）が、アリババのQwen公式より認可および宣伝支援を受けました。このモデルはQwen3.5 2Bを基盤とし、Qwen Maxを利用してトレーニングデータを生成し、FLock Research Teamが自然言語処理分野の国際学術会議ACL 2026で発表したGraphSynthおよびCircuitSynthの2つの研究成果を統合して、阿里雲プラットフォーム上でトレーニングが完了しました。これまでにFLockはQwenおよび阿里雲と長期的な技術およびエコシステム協力関係を築いており、過去にはQwenと共同で韓国の大学でAI Hackathonを開催し、AI技術革新と開発者エコシステムの構築を継続的に推進してきました。
チームが公開したテスト結果によると、THIS / THAT Model 1.2 は1710の複雑な意思決定テストにおいて87.8%の成功率を達成し、1.0版の40.6%から大幅に向上し、GPT-5.6（81.6%）およびClaude Opus 5（83.4%）を上回りました。このモデルのパラメータ数は18.8億で、出力トークンを生成する必要がなく、1回の意思決定遅延は約31.4ミリ秒であり、ローカルデバイスで動作可能で、AIエージェント、企業AI、自動化ワークフローなどのシナリオに適しています。
FLock.ioは、今回のモデル成果が、FLockのオリジナルAI研究、データ合成、および高性能専用モデル訓練における技術力をさらに示すものであり、FLockとQwen、阿里雲との長期的な技術およびエコシステム協力のもう一つの重要な成果であると表明しました。今後、両者は、効率的でプライバシー保護型のAIモデルをより多くの実用シーンに応用することを継続して探求します。（出典：Foresight News）
出典:原文を表示
免責事項: 本ページの情報はサードパーティからのものであり、必ずしもKuCoinの見解や意見を反映しているわけではありません。この内容は一般的な情報提供のみを目的として提供されており、いかなる種類の表明や保証もなく、金融または投資助言として解釈されるものでもありません。KuCoinは誤記や脱落、またはこの情報の使用に起因するいかなる結果に対しても責任を負いません。 デジタル資産への投資にはリスクが伴います。商品のリスクとリスク許容度をご自身の財務状況に基づいて慎重に評価してください。詳しくは利用規約およびリスク開示を参照してください。