Hopp til hovedinnhold

Søndag 8. november

Alpie Seed 9B kjører i Ollama fra 3,8 GB og slår Qwen3.5-9B klarest i matte

lørdag 7. november · KI-generert · Kilde: Hugging Face

Innholdet er KI-generert og kan inneholde feil. Sjekk originalkilden.

Prøv Alpie Seed 9B lokalt for matte og kode, men ikke regn med at SWE-bench-tallet på 61,2 gjelder de kvantiserte Ollama-byggene.

83,33 på AIME 2026 mot 69,4 for Qwen3.5-9B er det største hoppet i modellkortet 169Pi AI har lagt ut på Hugging Face for Alpie Seed 9B. Arkitekturen er beholdt uendret fra Qwen3.5-9B. Modellen er etter-trent i to steg: først supervised fine-tuning med en DoRA-adapter, deretter GRPO der SFT-adapteren står frossen som referanse. Vektene ligger under Apache 2.0, og konteksten er 262 144 tokens.

Kodegevinsten er ujevn. På LiveCodeBench v6 går modellen fra 65,6 til 72,99, men på SWE-bench Verified, tallet som ligger nærmest agentisk kodearbeid, står det 61,20 mot 60,0 for grunnmodellen og 60,7 for GPT-OSS 20B. På bildesiden ligger Alpie Seed under Qwen3.5-9B på MMMU-Pro (68,70 mot 70,1) og MathVision (76,76 mot 78,9), mens HallusionBench stiger fra 69,3 til 79,88.

«Sammenligningsmodellenes tall er ikke kjørt på nytt av 169Pi, og evalueringsoppsett, prompter og benchmark-versjoner varierer, så sammenligninger på tvers av modeller er veiledende heller enn strengt like for like.» — modellkortet til 169Pi AI

Alle Alpie-tallene er målt på FP16-modellen med thinking slått på, temperatur 0 og opptil 65 536 genererte tokens. Modellkortet sier rett ut at de ikke gjelder 2-, 3- og 4-bit-variantene, og SWE-bench er kjørt med Mini-SWE-agent uten nye forsøk.

Ollama-biblioteket har fire tagger: q2 på 3,8 GB, q3 på 4,6 GB, latest på 5,6 GB og vision på 6,6 GB. Bare vision-bygget tar bilder, de tre andre er rene tekstmodeller. Modellen er lite utprøvd så langt, med 108 nedlastinger siste måned på Hugging Face og 31 i Ollama.

Hva bør du gjøre?

  1. Start med ollama run 169pi/alpie-seed for tekst, og bytt til 169pi/alpie-seed:vision bare når du trenger bildeinput.
  2. Kjør dine egne kodeoppgaver mot Qwen3.5-9B på samme kvantisering før du bytter, siden de publiserte tallene er FP16 og konkurrentene ikke er målt på nytt.
  3. Serv modellen med vLLM og --reasoning-parser qwen3, og legg til --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder hvis agenten din skal gjøre verktøykall.

Pulsen · norske KI-nyheter for deg som bygger. Sakene er KI-generert fra originalkilden, som alltid lenkes.