Kolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Model
TL;DR · AI 摘要
Kolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Model â Aleph Alpha Research Aleph Alpha 03/10/2026 Kolibri Has Landed: A...
核心要点
- 主题聚焦：Kolibri Has Landed: A Sovereign Open-Weight Mode
- 来源：Hacker News Best，建议结合原文判断细节。
- AI 分析暂不可用，本条为保底评分与摘要。
Kolibri已发布：一款主权开放权重模型 —— Aleph Alpha
研究
Aleph Alpha
2026年10月3日
Kolibri已发布：一款主权开放权重模型
在德国统一日这一天，我们发布了全新模型：Kolibri。
Kolibri是一款英德双语专家混合Transformer，总参数量780亿，激活参数30亿。支持长达100万标记的上下文长度。该模型可通过Hugging Face平台下载完整权重，并遵循Apache 2.0许可证条款使用。
Kolibri是我们模型训练工作的持续迭代成果。我们首先构建了模型训练流水线，并通过构建Kolibri Origin（总参数量300亿、激活参数30亿、上下文窗口6.5万标记）验证了该流水线。Kolibri经过相同训练流程：从数据采集与整理，到消融实验、预训练、后训练，直至最终评估。该流水线实现了数百次消融实验和稳定预训练，即使在硬件故障或数据连接中断时也无需人工干预。我们持续监控训练指标并为自定义基准建立标准化监控体系。投入该流水线构建与迭代的时间是一项有价值的投资。从Kolibri与Kolibri Origin的性能差距，以及两者发布间隔时间之短，都能看到这种价值。
Kolibri是一款专为关键任务场景打造的主权语言模型，适用于公共管理、工业和航空航天等受监管领域。我们针对德语、推理、数学、智能体行为等能力进行了专项优化，满足客户在生产环境中的需求。该专项优化旨在提升模型在客户特定使用场景中的表现。通过能力定制，客户可实现AI运营中的场景化性能表现，并可监控其经济影响，使投资回报率保持可衡量性并持续增长。
专项优化本身并不足够。主权同样至关重要。对我们的主权定义包含两个维度：模型的构建方式，以及其向客户转移的方式。我们提供完整的供应链完整性，对从数据采集、预训练/后训练到最终评估的每个决策都进行追溯。我们提供透明度。客户享有完整的部署自由和知识产权安全保障，合规性成为模型的固有属性。
阅读我们的技术报告以获取完整详情。
Kolibri提供的核心价值
我们针对不同行业特有的领域语言、监管要求和流程现实，对Kolibri进行了性能优化。其小巧高效的特性使客户能够灵活地在本地高效运行，无需将内部数据传输至第三方推理服务。本节重点介绍模型的核心能力，随后在"我们如何高速构建Kolibri"章节中进行详细说明。
适用于企业与政府的基础能力
使用 Kolibri，我们在模型能力与部署成本之间实现优化平衡，仅使用 7800 亿总参数中的 300 亿活跃参数。Kolibri 在英语和德语任务中均位于质量与服务成本的帕累托前沿。帕累托前沿是经济学中的概念，表示两个目标的最佳组合，其中提升一个目标意味着需要牺牲另一个目标。所有对比模型均无法在相同服务成本下提供更高质量，或在相同质量下实现更低成本。
平均基准得分 [%]
英语
德语
- Kolibri
- Kolibri Origin
- 其他微调模型
- 帕累托前沿
astro:end
英语（左）和德语（右）微调模型的性能与吞吐量对比。指标显示每秒解码文本与 GPU 的加权平均基准得分，数值越高且越靠右表示性能越好。
在数学、编程、事实核查和长上下文任务中，Kolibri 的表现可与活跃参数数量为其 4 倍的模型（如 Nemotron 3 Super）相媲美。
- Qwen3.6-35B-A3B
- Nemotron 3 Super 120B-A12B
- Mistral Small 4 119B-A6B
显示数据
基准测试
Kolibri
Kolibri Origin
Qwen3.6-35B-A3B
Nemotron 3 Super 120B-A12B
Mistral Small 4 119B-A6B
AIME 2025
96.9
81.9
84.6
91.7
79.8
AIME 2025 (DE)
87.5
73.5
82.9
85.6
72.3
AIME 2026
96.0
81.5
91.0
90.4
83.1
AIME 2026 (DE)
90.0
75.2
84.4
78.5
GPQA (diamond)
84.3
68.1
83.4
78.0
74.7
GPQA (diamond, DE)
81.3
58.5
80.6
76.6
72.9
AA-Omniscience Index
-32.8
-64.0
-15.3
-36.5
-24.0
BrowseComp
29.4
4.4
26.9
29.1
—
τ³-bench banking
38.1
5.7
10.6
15.5
τ²-bench retail
69.9
71.6
67.5
62.9
τ²-bench airline
76.7
58.7
70.7
72.7
40.0
τ²-bench telecom
94.7
99.1
41.5
BFCL v4 overall
61.4
36.4
67.2
61.0
58.0
LiveCodeBench v6
85.9
59.2
82.5
82.0
71.2
HumanEval+
92.7
76.8
92.8
LongBench Pro
64.5
70.8
56.4
AA-LCR
68.3
69.7
67.0
52.3
Kolibri 的基础能力。Kolibri 是一个平衡的通用模型，在数学、代码、长上下文、智能体能力和知识方面均表现出竞争力。基准得分采用统一的 0-100 分量表，数值越高表示性能越好。
实际应用场景中的性能表现
公开基准测试难以反映特定行业的专业需求，因此我们为对客户至关重要的领域（如德国公共部门、航空、制造和汽车行业）开发了专属的内部评估套件。每个套件均模拟这些行业所需的技能、工作流程和边缘案例，配合合成训练环境，使我们能够在不使用客户数据的情况下提升 Kolibri 的表现。更多内容请参见“场景化性能”章节。
内部客户代理基准得分
- 汽车供应商 0.72 → 0.99
- 半导体 0.35 → 0.80
- 德国公共部门 0.54 → 0.75
- 工业驱动技术 0.31 → 0.60
- 航空航天 0.14 → 0.59
- 一次检查点，一次评估
- 当日平均值
在内部客户代理基准测试中，Kolibri 在多次微调运行中的场景化性能表现。点表示单次训练检查点的评估结果，线表示每日评估的平均值。所有五个垂直领域性能均显著提升，数值越高表示表现越好。
Answers grounded in your documents. We trained Kolibri with abstention data and our Merlin-Arthur protocol. As a result, it is trained to say "I don't know" when the answer isn't in the context. Our customers value and request this feature, so we continuously track and validate abstention accuracy. We provide more details in the Grounding section.
Native German and English model. We developed a bilingual German/English tokenizer and focused on incorporating organic German data throughout the training process, resulting in 21.3% of pre-training tokens being German. We used translation sparingly (6% overall), as translated text often carries the cultural fingerprint of its source language. The result is a model designed for bilingualism, not an English model that has merely read some German. Read more in the German pre-training data and Specialized tokenizers sections.
Control and compliance by design: upholding our customers' sovereignty
We built Kolibri with the EU AI Act, the General-Purpose AI Code of Practice, and the GDPR in mind from the ground up, with copyright law being a central focus of our work on trustworthy technology.
We maintain transparency regarding our model weights and training data curation, ensuring visibility into development decisions. Through its reasoning traces, the model's decision-making process becomes explainable. With our Merlin-Arthur protocol, the model establishes trustworthiness by refraining from answering when context doesn't support an answer.
Our teams developed the model in Germany, trained it on infrastructure in Germany and Finland, under European and German law, with no foreign control. We own the entire pipeline, from data curation through pre- and post-training to optimization in our Model Factory. This end-to-end control underpins the model's sovereignty. This control extends to our customers, and Kolibri's compact size grants them full deployment freedom while supporting controllable reasoning effort to balance cost, latency, and answer quality.
How We Built Kolibri at High Velocity
Our Model Factory: two models, three months apart
Our Model Factory enables rapid iteration, minimizing the time between identifying model weaknesses and training improved versions. We implemented the training pipeline as code, consolidating team learnings into a single versioned training recipe rather than scattered scripts and notes. Here's how this looked between Kolibri Origin and Kolibri:
Pipeline development began in January. After five months and hundreds of ablation runs, Kolibri Origin completed pre-training at target scale on 11 June. Kolibri finished on 11 September. In the three months between these dates, we increased parameters from 30B to 78B, expanded context windows from 65k tokens to 1M, and grew training tokens from 7.5T to 20T. To achieve 20T training tokens, the pipeline processed over 200T raw tokens, filtering, deduplicating, and curating data down to what we actually trained on. We revised the attention design, tripled the number of experts, increased sparsity, replaced the routing algorithm, improved post-training data, more than doubled environment tasks, and taught the model to reason at four different effort levels. Both models maintained similar active parameters per token, yet Kolibri trained faster per token than Kolibri Origin due to our efficiency team's optimizations.
预训练完成
2026年6月11日
2026年9月11日
发布
无公开版本
2026年10月3日
推理模式
支持（仅一种模式）
支持（无、低、中、高）
总参数量
306亿
781亿
活跃参数/令牌
327亿
346亿
预训练令牌数
7.51万亿
20万亿
层数
50层（2层密集+48层MoE，1个共享专家）
50层（全MoE，1个共享专家）
预训练上下文长度
8,192（8k）
16,384（16k）
最长训练长度
65,536（64k）
262,144（256k）
分词器词表
96,000
128,000
模型维度
2,048
2,560
注意力头数（查询/KV）
32 / 4
48 / 4
专家数量（总/活跃）
128 / 8
384 / 6
专家隐藏维度
768
512
注意力模式
全注意力，所有层
滑动窗口（512）+ 每5层全注意力
知识截止日期
英语：2024年9月1日，德语：2025年8月1日
英语/德语：2026年6月18日
使这一切成为可能的是我们的训练管道，这是将研究级模型开发转化为全自动生产就绪基础设施的工程努力，用于设计和训练大型语言模型。我们的管道代码库被所有团队共享。每项提出的代码更改都会触发一次小型端到端模型运行；训练、评估，以在数分钟内发现是否有问题。我们的运行是GitHub Actions工作流，重现一次意味着检出某个提交。我们使用该管道进行主训练以及数百次消融实验，这些实验用于确定我们的架构和数据混合决策。
训练检查点每小时生成一次，管道会自动在英语和德语知识、数学、代码、指令遵循、工具使用、长上下文、安全、避免幻觉和接地能力上进行评估。我们能够每天观察能力的出现，而不是在训练结束时才了解模型的表现。运行本身的表现超出了我们的预期。在Kolibri的21天预训练过程中，我们遇到了38次意外中断，大约每10,000个GPU小时发生一次，由硬件故障或连接超时引起。这些中断由管道自动处理，无需人工干预。集群会自动将训练任务重新启动到另一组节点上，训练从最多250步之前的检查点继续进行。
拥有完整的管道访问权限，并向所有人开放检查点，意味着任何团队都可以端到端地拥有某种能力，而不仅仅是流水线上的某个阶段。一个团队将Kolibri的接地能力作为单一工作进行训练和评估，并无缝集成到整体模型中。
然而，到达这里并非一帆风顺。我们曾遇到过挫折。我们曾因发现了一个逃过测试的数据洗牌错误，在训练了数万亿个token后停止了Kolibri Origin的预训练，并从头开始重新启动。我们进行了消融实验，做出决策，但之后又发现配置中的错误或漏洞，迫使我们重新运行一些实验。除了自身经验外，我们还跟踪了最先进的架构、最佳实践以及LLM领域的最新研究进展。这些积累的经验教训使我们的流程和管道中的防护措施得到了改进。
对比 Kolibri Origin 与 Kolibri 的差异，改进之处显而易见，但这只是相对简单的方向：更多参数、更多数据、更成熟的架构体系，且仍处于小规模阶段。当我们考虑扩展规模时，我们乐于在基础架构上迎接挑战。但今年我们构建的最持久成果并非训练流水线，而是一支已验证能力的团队，他们能够以高速度从原始数据构建、后训练并部署大语言模型。
架构与预训练
Kolibri 总参数量为 780 亿，是 Kolibri Origin 的 2.5 倍，其中约 30 亿参数为激活参数。在我们的实验中，将模型规模从 320 亿扩展至 1230 亿时，性能持续提升。但更大的规模也带来了更高的训练和推理成本。后者促使我们做出决策：1230 亿参数版本在两块 H100 显卡上仅能处理 3 个长上下文 256k-token 用户查询，而 780 亿参数版本可同时处理 18 个请求，解码速度提升 28%。我们采用 384 个较小的专家模型而非少量宽模型，因为测试显示前者表现更优。我们同样以效率优先原则处理注意力机制：在总共 50 层中，仅 10 层处理完整上下文，其余 40 层使用 512-token 窗口。这确保了这些层的解码计算和内存消耗与上下文长度无关。效率提升对模型部署和后训练阶段的强化学习都有显著帮助，后者依赖大量推理。
我们在 768 块 B200 GPU 上分三个阶段训练 Kolibri：第一阶段用 16k 序列长度在 21 天内完成 20T token 预训练，第二阶段用 64k 序列长度完成 3.44T token 中期训练，第三阶段用 256k 序列长度完成 200B token 长上下文适配。总计约 24T token，是 Kolibri Origin 消耗量的三倍。预训练数据中德语占比超过五分之一（约 4.3T token），英语占比约 62%，代码占比约 14%。相比预训练数据，中期训练数据是经过精心筛选的高质量数据集，侧重推理、问题解决、代码和智能体相关数据。针对长上下文适配，我们没有单独训练长文档，而是将长文档与前一阶段的高质量中期训练数据交错混合，避免因单独训练长文档而削弱早期习得的技能。在长上下文混合数据中，我们去除了合成长文档，以防止人为夸大 RULER 等基准测试的性能。
我们使用 Muon 进行优化，与 Kolibri Origin 的训练方式一致。我们特别关注训练稳定性，使两个模型的训练过程都未出现任何损失峰值。在 Kolibri 的专家路由中，我们引入了精确分位数平衡。分位数平衡首次在 Kimi K3 中应用，当时因计算成本过高，通过直方图估算全局分位数；我们证明了可以在固定成本下精确计算分位数，且精确性显著提升了负载均衡和模型质量。
对于SFT，我们生成了总计174B个token的合成数据，并通过质量筛选后，将其与经过筛选的宽松许可开源数据集相结合，最终获得268B个token的高质量训练混合数据。在强化学习阶段，我们基于包含超过120万个精心策划任务的广泛环境进行训练，这些任务覆盖代码与数学推理、智能体任务、指令遵循、问答、工具调用等多个领域。我们对内部训练代码库进行了高性能优化，采用异步训练方式：在训练模型已有生成数据的同时，利用当前模型并行生成新的训练数据。
在两个阶段中，我们教会模型在不同努力层级（无、低、中、高）上进行推理，这意味着用户可以控制模型为解决当前任务应投入的计算资源。这种设计使客户能够在推理速度和成本与最终答案质量之间进行权衡。
德语预训练数据
通过在小型代理模型上的实验，我们发现约20%的德语数据可带来最佳训练效果。这意味着在20T训练规模下，我们需要找到4T德语token。开源德语数据集有一定帮助，但远未达到需求：在去重和筛选后，我们仅获得390B德语token，与目标仍有较大差距。正如我们在《酸菜，而非汉堡》中所论证的，德语能力必须来自高质量德语文本；过度依赖机器翻译会导致效果不佳，因为细微的翻译错误和缺乏真实的德语文化语境会损害模型表现。我们通过三种方式弥补了token缺口。
第一种方式是自主从Common Crawl中筛选德语数据。我们构建了专门针对德语数据的处理流水线。德语与英语不同，德语数据无法像英语数据那样进行筛选：我们必须重新调整德语的过滤参数。例如语言数据流水线中常见的一个过滤器是移除包含过多长单词的文档，但德语行政文本的平均词长经常超出英语的限制，标准设置会静默删除公共行政领域特有的写作风格。经过参数调整后，我们的德语流水线最终获得了1.3T独特的有机德语网页token。
第二种方式是对已有的德语文档进行改写。通过LLM将有机德语文档改写为百科全书条目、问答对话或文本段落等形式，同时保留其内容。这种方法使模型能以多种表层形式学习相同事实，极大提升了稀缺数据的信息密度。这与翻译操作不同：源语言是德语，因此主题内容和文化关联性保持德语特征（如使用"总理"而非"总统"）。虽然不会增加新知识，但能生成已有知识的新表述方式。改写操作为我们提供了约1T独特token，成为模型中德语数据的最大来源。
第三点是翻译，我们仅在Kolibri Origin中使用了这一方法。将英语翻译成德语在模型、提示和分块选择得当时是可行的，但存在两个问题。输出仍可能表现出翻译腔，即习语的字面呈现：“Drive safe!”会变成“Fahre sicher!”而不是“Komm gut an!”。更重要的是，文化背景无法翻译。从英语翻译而来的语料库继承了英语网络的地理、人口和制度分布，因此基于此训练的模型会用德语描述一个看起来像美国的世界。
最终，德语以2.4万亿个标记的独特语料库形式进入Kolibri，其中80%由我们整理或生成，20%来自公开数据集。模型在预训练过程中看到了其中21.3%的标记，约4.3万亿个标记（在20万亿个标记的上采样运行中）。平均每个德语标记被看到1.8次，远低于重复训练不再带来收益的四轮限制。模型读取的德语中约85%是网络文本，无论是原始文本还是重新表述的原始文本。其余部分是整理过的文档——议会记录、法律文本和其他公共领域数据——以及那一小部分翻译内容。
英德专用分词器
我们构建了一个英德双语分词器，针对每个模型的预训练数据集进行训练和优化。由于数据中21%的德语占比，它在压缩德语语言方面优于其他SOTA模型。这导致了更高效的推理（更少的标记），从而降低了成本并缩短了响应时间。我们引入了一种新的分词器训练方法UniBPE，相比现有方法更能尊重语言的形态学，尤其是德语的复合结构，同时不牺牲英语的分词效率。
德语网络（FineWeb-2）
- Kolibri 128,000 词汇量 4.90
- Kolibri Origin 96,000 词汇量 4.69
- Plain BPE 128k 128,000 词汇量 4.89
- GPT-5 200,019 词汇量 4.35
- DeepSeek V4 129,280 词汇量 3.72
- Kimi K3 163,586 词汇量 3.28
- GLM 5.3 154,856 词汇量 3.93
- Qwen3-Next 151,669 词汇量 3.59
- Qwen3.5-3.8 248,077 词汇量 4.17
- Gemini 262,144 词汇量 4.13
- EuroLLM 128,000 词汇量 4.08
- Tekken（Mistral, Nemotron, Apertus）131,072 词汇量 4.03
英语网络（FineWeb）
- Kolibri 128,000 词汇量 4.58
- Kolibri Origin 96,000 词汇量 4.50
- Plain BPE 128k 128,000 词汇量 4.59
- GPT-5 200,019 词汇量 4.67
- DeepSeek V4 129,280 词汇量 4.59
- Kimi K3 163,586 词汇量 4.62
- GLM 5.3 154,856 词汇量 4.61
- Qwen3-Next 151,669 词汇量 4.52
- Qwen3.5-3.8 248,077 词汇量 4.47
- Gemini 262,144 词汇量 4.49
- EuroLLM 128,000 词汇量 4.16
- Tekken（Mistral, Nemotron, Apertus）131,072 词汇量 4.45
在德语和英语网络文本中，平均每个标记的字节数压缩效果。Kolibri在此比较中实现了最佳的德语压缩效果。Plain BPE 128k是与Kolibri使用相同数据和相同设置训练的标准BPE，这隔离了训练方法的影响。每个标记包含更多文本意味着每个任务使用的标记更少——数值越高越好。
训练分词器的两种主要方法是BPE和Unigram。我们将两者结合，保留BPE的自底向上方法，并使用Unigram的训练目标来选择应添加到词汇表中的合并。在我们的英德数据集上训练的128k词汇表中，这显著提升了分词效果。
联邦社会法院（属格）
- Kolibri Bundes sozial gericht es
- GPT-5 Bund ess oz ial gericht es
- Qwen3.8 Bund ess oz ial gericht es
- Gemini Bund ess oz ial gericht es
- Mistral Medium 3.5 · Nemotron 3 Nano Bund ess oz ial gericht es
silkworm
- Kolibri silk worm
- GPT-5 sil kw orm
- Qwen3.8 sil kw orm
- Gemini sil kw orm
- Mistral Medium 3.5 · Nemotron 3 Nano sil kw orm
Protokolldaten log data
- Kolibri Protokoll daten
- GPT-5 Pro tok ol ld aten
- Qwen3.8 Protokol ld aten
- Gemini Protok ol ld aten
- Mistral Medium 3.5 · Nemotron 3 Nano Pro tok ol ld aten
coprocessors
- Kolibri co processors
- GPT-5 cop rocess ors
- Qwen3.8 cop rocess ors
- Gemini cop rocess ors
- Mistral Medium 3.5 · Nemotron 3 Nano cop rocess ors
不同分词器对相同词语的拆分方式。Kolibri 分词器遵循语言的形态学规则。英文和德语词语会被拆分为有意义的单元，而竞争对手的分词器则可能跨过形态边界。数值越低越好：每个词语拆分得更少、更清晰意味着生成的 token 数量更少。
接地：减少幻觉
通用大语言模型的训练和评估机制往往鼓励猜测：猜测有可能命中正确答案，而选择不作答则完全没有机会。因此，模型会学会即使输入信息不足以支持回答，也强行给出答案。要求模型提供引用来源时，往往也会适得其反：模型可以简单地编造看似合理的来源来支持无依据的答案。
对于受监管的客户而言，一个懂得何时选择不作答的模型，是试点阶段与实际部署之间的关键差异。我们将"我不知道"视为重要的模型能力，并采取以下措施：(1) 开发并跟踪专门的接地机制和反幻觉措施；(2) 使用并开发专门的训练流程来提升这种不作答能力。
在训练过程中，我们使用正确答案为"I don't know"的训练数据样本。虽然业界正在兴起针对不作答能力的微调技术，但高质量的负样本仍然难以获取，特别是在客户需要的垂直领域，这些领域数据本身就非常稀缺。因此，我们还采用自主研发的 Merlin-Arthur 训练程序（详见我们的博客文章），该程序通过在每个训练步骤中自动利用模型的弱点来解决数据稀缺问题，并从现有文档中生成合成负样本。这种训练演变为三方博弈：Arthur 是我们训练并部署的模型；Merlin 会基于现有文档上下文生成新的上下文以提高 Arthur 正确回答的概率；Morgana 则通过移除文档中的相关证据生成新的数据点，试图诱导 Arthur 产生幻觉。Arthur 不知道面对的是哪一方，因此其有效策略变为：仔细阅读问题和上下文，能够在 Merlin 的上下文中给出正确回答，同时识别出 Morgana 的修改后上下文必须严格选择不作答——任何猜测，即使侥幸正确，也都是错误的。
在衡量幻觉回避能力时，我们结合业界通用基准和从客户使用案例中衍生的自有代理指标。我们还开发了自有"M/A 接地分数"，该指标源自 Merlin-Arthur 体系，代表了答案中可证明来自文档内容的下限。
Kolibri 产生的幻觉远少于 Kolibri Origin：在 AA-Omniscience 测试中，有 44% 的问题选择保持沉默而非给出错误答案（Origin：15%），在 RGB 测试中 Kolibri 更倾向于保持克制（86% vs 74%），且虚构虚假信息的比例更低（87% vs 76%）。在我们自研的 M/A 接地评分体系中（该体系通过验证而非估算答案内容来自文档的比例），Kolibri 得分为 0.23，而 Kolibri Origin 与其他模型得分均为 0。
- Qwen3-Next 80B-A3B
Qwen3-Next 80B-A3B
AA-Omniscience 非幻觉率
44.0
14.8
56.7
12.3
13.9
34.7
RGB：保持克制
73.9
79.6
74.6
82.3
RGB：不虚构内容
87.3
75.6
83.9
86.0
87.0
FRAMES
65.7
68.9
74.9
71.9
M/A 接地评分
0.23
0.00
0.12
0.06
上下文相关性能
大多数公开基准测试无法反映特定行业需求。要衡量模型的上下文相关性能（即模型处理特定行业独特工作流程和领域知识的能力），我们需要在对客户至关重要的专业领域（如德国公共部门、法律、硬件、消费电子和汽车行业）进行性能评估。
为此，我们首先构建了针对特定领域的评估套件，这些套件反映了关键行业所需的技能、工具调用、工作流程和边缘案例，从而捕捉上下文相关性能。完成这一工作后，我们通过生成高质量的专项合成数据创建了训练环境，这些数据涵盖了所需技能。为提高模型在这些任务上的现实鲁棒性，我们还围绕具体细节（工具、配置、支架）对环境进行了随机化处理。
这些措施共同构建了一个迭代引擎，使我们能够提升模型的智能检索增强生成（RAG）能力、领域特定逻辑和能力，并在不使用客户数据进行训练的情况下持续优化上下文相关评估表现。
这些评估套件作为我们工作流程的一部分自动运行：每个检查点落地时都会在这些套件上进行评分。Kolibri 在与竞品开放权重模型的对比中表现优异。在智能检索增强生成基准 Honeypot 上，Kolibri 超越了所有对比模型，包括体量更大的 Nemotron 3 Super 和 Mistral Small 4。在经过清理的智能检索增强生成基准 MuSiQue 上，Kolibri 仅次于体量更大的 Nemotron 3 Super，远超其他模型。在五个客户应用场景中，Kolibri 在四个场景中领先或与最佳模型持平。这些发现证明了我们处理各种数据和部署环境的能力，而对比模型则对这些细节更为敏感。
这些用于衡量上下文相关性能的评估体系之所以存在，是因为客户会告诉我们其应用的不足之处。每个评估套件都编码了我们从这些对话中学到的内容：哪些文档具有重要性、模型应具备哪些工具、哪些问题具有挑战性、当前部署系统在哪些方面让用户感到挫败。这种双向交流使互动更加具体。当客户向我们展示失败案例时，我们会将其转化为所有未来检查点都需要应对的基准，同时无需使用客户数据进行训练即可持续优化目标。
MuSiQue（清理版）
77.3
42.7
50.5
61.2
79.1
66.8
Honeypot
80.8
25.3
13.5
74.3
68.8
半导体
80.4
35.3
41.2
79.4
69.6
62.7
德国公共部门
75.0
54.0
29.5
72.0
50.0
航空航天
58.9
14.1
48.1
59.0
54.9
47.0
汽车供应商
99.0
72.4
84.2
92.6
87.1
工业驱动技术
60.0
31.4
32.7
59.5
37.3
56.8
基准测试
基准测试使用我们自己的测试框架进行，适用情况下所有模型均使用最高推理强度。
类型
MoE
Dense
激活参数
3B
4â6B
12B
27B · 70B
GLM-4.7 Flash 30B-A3B
Nemotron 3 Nano 30B-A3B
Qwen3.5 35B-A3B
Qwen3.6 35B-A3B
Qwen3-Next 80B-A3B Thinking
Gemma 4 26B-A4B IT
GPT-OSS 120B
GLM-4.5 Air 106B-A12B
Qwen3.8 27B
Apertus 70B Instruct
整体（英文）
75.5
54.1
64.7
65.6
71.4
62.4
63.1
64.4
73.0
80.2
整体（德文）
46.4
50.4
59.3
69.8
67.3
66.3
70.2
64.8
67.9
79.9
知识
平均（英文）
50.1
39.7
45.5
46.0
52.7
52.1
48.4
51.4
47.5
45.7
52.0
平均（德文）
57.6
44.9
46.5
61.3
55.7
61.5
52.2
69.2
GPQA Diamond（英文）
73.1
83.8
76.1
81.1
76.4
73.2
89.2
GPQA Diamond（德文）
59.8
49.6
72.2
80.1
76.0
71.1
88.1
人类的最后一次考试（英文）
21.5
9.4
15.4
12.1
20.4
21.1
11.6
19.2
19.4
9.7
8.7
20.6
35.6
5.2
人类的最后一次考试（德文）
15.9
10.4
9.1
13.1
18.1
20.5
15.6
23.4
20.7
10.5
22.3
37.2
AA-Omniscience 准确率（公开数据集）
11.3
17.0
19.5
22.0
24.2
23.3
25.0
20.0
26.7
17.5
AA-Omniscience 指数（公开数据集）
â32.8
â64.0
â62.8
â45.7
â47.3
â15.3
â42.3
â35.2
â24.0
â28.8
â36.5
â9.5
MMLU-Pro CoT（英文）
80.0
70.1
76.5
78.3
81.7
84.5
80.9
82.7
85.0
43.0
MMLU-ProX CoT（德文）
77.2
79.7
82.4
数学
96.5
88.8
90.1
87.8
86.3
87.4
90.7
81.4
82.8
91.1
97.8
45.2
83.7
90.8
75.4
86.5
96.7
AIME 2025（英文）
89.4
89.6
90.6
97.9
0.6
43.8
0.2
AIME 2026（英文）
88.3
87.9
92.1
88.5
97.7
46.7
86.7
0.0
代理
63.4
41.6
62.1
46.3
54.6
40.7
53.5
66.7
TerminalBench 2.1
27.7
20.2
8.6
29.2
21.0
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
46.3
54.6
40.7
53.5
66.7
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
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45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
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95.9
45.9
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45.9
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95.9
45.9
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95.9
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45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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45.9
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95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
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45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
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45.9
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45.9
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45.9
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95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
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45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
Tau2-Bench（电信）
95.9
45.9
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95.9
45.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
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95.9
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Tau2-Bench（电信）
95.9
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