Sakana AI 宣布从零预训练自研模型 Sawara,2027 春开源权重
tkasasagi · x · 2026-11-13
Sakana AI 在 10 月 26 日研讨会上宣布启动从零预训练的自研模型「Sakana Sawara(暂称)」,面向自主执行任务的 AI Agent 设计,将作为其产品与服务的底座。
关键信息:
- 第一步「Sawara Small(暂称)」计划 12 月开始预训练,顺利的话 2027 年春季公开模型权重;它既是独立可用模型,也是后续更大规模「Sawara Large(暂称)」的试点,后者瞄准数千亿参数以上。
- 此前 Sakana 主要走「基于海外开源模型做事后训练日本化」路线(如 Sakana Namazu、Sakana Fugu),另一条线是 agent 研究(组合优化 agent「ALE-Agent」、推理方法「AB-MCTS」)。
- 现在做预训练的理由:开放权重模型性能已可实战、训练数据与方法论更易获取、开发成本下降;且通过 agent 型强化学习做领域特化的模型可能超过通用模型。
- 完全掌控模型与训练配方全流程,使其研发过程保持透明,支撑更广的研究。
所属事件:Sakana AI 将从零预训练自研模型 Sawara(4 条相关)→
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