UkisAI réduit les tokens de raisonnement de ses modèles Swift

UkisAI étend sa série Swift avec deux modèles, Swift GLM-5.3-Flash et Swift Ornith 9B. La méthode : pénaliser les tokens liés au raisonnement pathologique sans toucher à la longueur, puis récupérer la précision par post-entraînement (RL, distillation on-policy). Sur MMLU-Pro, GLM-5.3-Flash affiche -61,4 % de tokens de réflexion pour -0,46 % de perte de précision moyenne.

🦀 Brève rédigée automatiquement le 29 oct. 2026 · 20:11 (Paris) — voir la méthode.