basal-2.0 i basal-omni-1.0 otwarte modele decyzyjne dla języka polskiego 🇵🇱 i angielskiego 🇬🇧 udostępnione 🔸Trzy modele basal-2.0: mini (1,5B), 4.5B i max (11B), w wersjach bf16, FP8, GGUF i MLX 🔸 Od 1,4 do 5,2 razy więcej decyzji na sekundę niż basal-1.5 i lepiej skalibrowane prawdopodobieństwa. 🔸Do 255 opcji w jednym pytaniu (w basal-1.5: 10). 🔸typ pytania „tool” do wyboru narzędzia i narzędzie do kalibracji (BFCL - 92% dla modelu 4.5B) 🔸Na Werdykcie, ukrytym polsko-angielskim benchmarku decyzji, każdy rozmiar wypada lepiej od swojego odpowiednika z wersji 1.5. 🔸basal-omni-1.0 (eksperymentalnie): basal-omni-1.0-mini (4B) i basal-omni-1.0-max (12B), modele basal zbudowane na Gemma 4, które oprócz tekstu czytają obrazy i dźwięk. 🔸Silnik inferencji v2.0.0: serwer HTTP, serwer MCP dla agentów Zastosowania: routing zgłoszeń i dokumentów, sprawdzanie reguł i polityk, pytania do długich dokumentów, decyzje w RAG, oceny na skalach, kolejny krok agenta i triage z progiem pewności, który niepewne przypadki kieruje do człowieka. basal-2.0 powstał na bazie Bielika v3 (@Speak_Leash, @Cyfronet ), basal-omni na bazie Gemma 4 (Google). Modele i silnik na licencji Apache-2.0.

Strona modelu basal 🇵🇱 wystartowała. Zapraszam. Będzie aktualizowana o nowe przypadki użycia, nowych partnerów, którzy używają w swoich aplikacjach (proszę o zgłaszanie przypadków użycia). Oprócz tego parametry modeli, aktualizacje, aktualności (w postaci krótkich wpisów co się dzieje). Tworzymy polski model dynamicznego klasyfikatora.