UkisAI 发布省 token 模型 Swift1.5 GLM-5.3-Flash 与 Ornith-9B
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UkisAI 发布省 token 模型 Swift1.5 GLM-5.3-Flash 与 Ornith-9B
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AI 综述
UkisAI 的 Jovan 在 Reddit r/LocalLLaMA 发布 Swift 系列两个省 token 模型：Swift1.5 GLM-5.3-Flash 在 MMLU-PRO 上思考 token 减少 61.4%，所有基准平均准确率损失 0.46%（跑了 5 个 seed）；Swift1.5 Ornith-9B 思考 token 减少 33.5% 且无准确率损失，过度思考循环约减少 2 倍。两个模型均提供 GGUF、W4A16、NVFP4 量化版本。
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最新进展10月30日 02:54
UkisAI 发布 Swift1.5 GLM-5.3-Flash 与 Ornith-9B，token 用量最多降 61.4%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- Reddit · r/LocalLLaMAUkisAI 发布 Swift1.5 GLM-5.3-Flash 与 Ornith-9B，token 用量最多降 61.4%
UkisAI 的 Jovan 发布了 Swift 系列两个省 token 模型。Swift1.5 GLM-5.3-Flash 在 MMLU-PRO 上思考 token 减少 61.4%，所有基准平均准确率损失 0.46%，跑了 5 个 seed；方法是对与病理性过度思考相关的 token 做惩罚而非直接压缩推理长度，再通过 RL 和 on-policy 蒸馏恢复准确率。Swift1.5 Ornith-9B 思考 token 减少 33.5% 且无准确率损失，过度思考循环约减少 2 倍。
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