Laboratório de IA de Xangai lança Atria Dawn com 512K tokens

O Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai lançou a versão completa do Atria Dawn, e o seu número de destaque é agora 512K tokens, a quantidade de texto que o modelo consegue manter em vista de uma só vez. A pré-visualização oferecia 256K. Os programadores que abrirem o repositório do projeto no GitHub continuarão a encontrar 256K na tabela de transferências, tanto para o modelo completo como para a sua versão FP8, uma variante comprimida de 8 bits. A documentação da API alojada é o sítio onde verificar qual o limite aplicável.

O Atria Dawn é um modelo orientado para agentes: foi concebido para ler um ambiente, chamar ferramentas e levar uma tarefa através de várias etapas, em vez de responder a uma única pergunta. Foi treinado a partir do GLM-5.2, um modelo base de 744 mil milhões de parâmetros organizado como uma mistura de especialistas, uma arquitetura em que a rede está dividida em sub-redes especializadas e apenas algumas delas respondem a cada pedido. O laboratório organiza as suas capacidades em quatro famílias: descoberta (recolha de provas, investigação aprofundada, transformação de uma pergunta num plano de experiência executável), criação (software, jogos, visualizações de dados, sistemas de aprendizagem automática), entrega (relatórios, apresentações, documentos estruturados) e cibersegurança, que abrange a identificação e a reavaliação de vulnerabilidades apenas em ambientes autorizados. O modelo completo chegou cerca de um mês depois da pré-visualização, em meados de setembro.

Os números do próprio laboratório mostram os maiores ganhos no JobBench, com 57,5 contra 50,3 da pré-visualização, seguido do WideSearch (84,6 contra 81,9) e do PaperBench (89,6 contra 87,0). Na maioria dos outros testes de referência, incluindo o AutomationBench (54,7), o SkillsBench (67,8) e o teste de engenharia de software SWE-bench Pro (61,7), as alterações são mais pequenas. Alguns resultados foram em sentido contrário: a pré-visualização obteve 92,5 no BrowseComp, contra 91,3 da versão completa. Estes valores provêm do laboratório, que afirma que correspondem aos dados publicados no seu sítio na Internet; as fontes não citam nenhuma avaliação independente, pelo que devem ser lidos como medições do próprio laboratório.

Para programadores e equipas de investigação, a mudança é imediata numa frente e está pendente noutra. As APIs alojadas já estão abertas, com pontos de acesso separados para a parte internacional e para a China, e o repositório inclui guias de configuração para SGLang, vLLM e Codex. O código é publicado sob licença MIT. Mas os pesos do modelo completo continuam marcados como «Em breve» no Hugging Face e no ModelScope, pelo que quem quiser executar o modelo completo no seu próprio hardware terá de esperar; hoje só os pesos da pré-visualização podem ser descarregados. O modelo aceita apenas texto como entrada.