Ребят, DeepSeek-V4-Pro теперь превосходит Fable 5.
Безумие. J-Space Cognition Suite фактически раскрыла скрытый потенциал DeepSeek-V4-Pro.
Простая обвязка J-Space исправила потери при реализации возможностей модели — и после этого V4-Pro внезапно начал превосходить Fable практически по всем направлениям.
Без изменения весов. Просто исправили ошибки в процессе рассуждения, и эти небольшие изменения дали огромный скачок в качестве.
Проблема была в управлении моделью во время инференса. Она просто теряла часть своих возможностей из-за плохого управления во время выполнения.
После исправления протокола выполнения V4-Pro выходит вперёд Fable в Toolathlon, DeepSWE, NL2Repo, HLE с инструментами и других тестах.
Проблема была не в самой модели. Проблема была в том, как мы её запускали.
https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report
✈️ Linux Ninja
Безумие. J-Space Cognition Suite фактически раскрыла скрытый потенциал DeepSeek-V4-Pro.
Простая обвязка J-Space исправила потери при реализации возможностей модели — и после этого V4-Pro внезапно начал превосходить Fable практически по всем направлениям.
Без изменения весов. Просто исправили ошибки в процессе рассуждения, и эти небольшие изменения дали огромный скачок в качестве.
Проблема была в управлении моделью во время инференса. Она просто теряла часть своих возможностей из-за плохого управления во время выполнения.
После исправления протокола выполнения V4-Pro выходит вперёд Fable в Toolathlon, DeepSWE, NL2Repo, HLE с инструментами и других тестах.
Проблема была не в самой модели. Проблема была в том, как мы её запускали.
https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report
✈️ Linux Ninja