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The Shanghai Artificial Intelligence Laboratory has released the full version of Atria Dawn, and its headline number is now 512K tokens, the amount of text the model can keep in view at once. The preview offered 256K. Developers who open the project's GitHub repository will still find 256K in the download table, for both the full model and its FP8 version, a compressed 8-bit variant. The hosted API documentation is the place to check which limit applies.
Le Laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai a publié la version complète d'Atria Dawn, et son chiffre phare est désormais 512K tokens, soit la quantité de texte que le modèle peut garder en vue à un instant donné. L'aperçu proposait 256K. Les développeurs qui ouvrent le dépôt GitHub du projet trouveront encore 256K dans le tableau des téléchargements, pour le modèle complet comme pour sa version FP8, une variante compressée sur 8 bits. La documentation de l'API hébergée reste la référence pour savoir quelle limite s'applique.
Atria Dawn is an agent-oriented model: it is meant to read an environment, call tools and carry a task through several steps rather than answer a single question. It is trained on GLM-5.2, a base model of 744 billion parameters organized as a mixture of experts, a design in which the network is split into specialist sub-networks and only some of them respond to each request. The lab sorts its abilities into four families: discovery (gathering evidence, deep research, turning a question into an executable experiment plan), creation (software, games, data visualizations, machine-learning systems), delivery (reports, slide decks, structured documents) and cybersecurity, which covers finding and retesting vulnerabilities only in authorized environments. The full model arrived about a month after the preview, in mid-September.
Atria Dawn est un modèle orienté agents : il est conçu pour lire un environnement, appeler des outils et mener une tâche sur plusieurs étapes, plutôt que de répondre à une seule question. Il est entraîné à partir de GLM-5.2, un modèle de base de 744 milliards de paramètres organisé en mélange d'experts, une architecture dans laquelle le réseau est découpé en sous-réseaux spécialisés et où seuls certains d'entre eux répondent à chaque requête. Le laboratoire classe ses capacités en quatre familles : la découverte (rassembler des preuves, faire de la recherche approfondie, transformer une question en plan d'expérience exécutable), la création (logiciels, jeux, visualisations de données, systèmes d'apprentissage automatique), la livraison (rapports, présentations, documents structurés) et la cybersécurité, qui couvre la recherche et la vérification de vulnérabilités uniquement dans des environnements autorisés. Le modèle complet est arrivé environ un mois après l'aperçu, à la mi-septembre.
The lab's own numbers show the largest gains on JobBench, 57.5 against 50.3 for the preview, followed by WideSearch (84.6 against 81.9) and PaperBench (89.6 against 87.0). On most other benchmarks, including AutomationBench (54.7), SkillsBench (67.8) and the software-engineering test SWE-bench Pro (61.7), the changes are smaller. A few results went the other way: the preview scored 92.5 on BrowseComp against 91.3 for the full version. These figures come from the laboratory, which says they match its website; no independent evaluation is cited in the sources, and they should be read as the lab's own measurements.
Les chiffres du laboratoire montrent les gains les plus importants sur JobBench, avec 57,5 contre 50,3 pour l'aperçu, suivi de WideSearch (84,6 contre 81,9) et de PaperBench (89,6 contre 87,0). Sur la plupart des autres benchmarks, dont AutomationBench (54,7), SkillsBench (67,8) et le test de génie logiciel SWE-bench Pro (61,7), les variations sont plus faibles. Quelques résultats vont dans l'autre sens : l'aperçu obtient 92,5 sur BrowseComp, contre 91,3 pour la version complète. Ces chiffres proviennent du laboratoire, qui affirme qu'ils correspondent à ceux de son site ; aucune évaluation indépendante n'est citée dans les sources, et il faut donc les lire comme des mesures du laboratoire lui-même.
For developers and research teams, the change is immediate on one front and pending on another. Hosted APIs are open now, with separate international and China endpoints, and the repository includes setup guides for SGLang, vLLM and Codex. The code is released under the MIT license. But the full model's weights are still listed as 'Coming soon' on Hugging Face and ModelScope, so anyone who wants to run the complete model on their own hardware has to wait; only the preview weights can be downloaded today. The model accepts text input only.
Pour les développeurs et les équipes de recherche, le changement est immédiat sur un plan et en attente sur l'autre. Les API hébergées sont ouvertes dès maintenant, avec des points d'accès distincts pour l'international et pour la Chine, et le dépôt comprend des guides d'installation pour SGLang, vLLM et Codex. Le code est publié sous licence MIT. Mais les poids du modèle complet figurent toujours comme « Coming soon » sur Hugging Face et ModelScope : quiconque veut faire tourner le modèle complet sur son propre matériel devra donc patienter, seuls les poids de l'aperçu pouvant être téléchargés aujourd'hui. Le modèle n'accepte que du texte en entrée.