Німецький консорціум випустив Soofi S — відкриту модель 30B, що обійшла конкурентів

4 хв. читання

Що сталося

Німецький консорціум розробників ШІ на чолі з KI Bundesverband (Німецький альянс штучного інтелекту) випустив Soofi S 30B-A3B — відкриту гібридну мовну модель для німецької та англійської мов. За даними розробників і матеріалу The Decoder, на об’єднаних англійських і німецьких бенчмарках Soofi S обійшла всі повністю відкриті аналоги, зокрема Olmo 3 32B і швейцарську Apertus 70B. Навчання тривало з березня по травень 2026 року на «Індустріальній ШІ-хмарі» Deutsche Telekom у Мюнхені.

Деталі

  • Архітектура: гібрид Mamba-2 і трансформера з Mixture-of-Experts — з 52 шарів лише 6 тримають KV-кеш, звідси й стабільна швидкість на довгому контексті.
  • Параметри: 31,6 млрд загалом, але на кожен токен активується лише близько 3,2 млрд — за обчислювальною вартістю це ближче до 3B-моделі, ніж до звичайної 30B (звідси індекс «A3B» у назві).
  • Дані: близько 27 трлн токенів за три фази навчання, з навмисним перекосом у бік німецької мови.
  • Залізо: до 512 GPU Nvidia B200, сумарно 253 000 GPU-годин на відновлюваній енергії (тепло з кластера відводиться на опалення сусіднього району Мюнхена).
  • Бенчмарки (за даними техзвіту команди Soofi, опублікований 13 липня 2026): HumanEval 73,8%, німецький ARC-Challenge 92,3, німецький MBPP 84,2, INCLUDE-DE (регіональні знання) 61,2. Слабке місце — математика німецькою: Minerva MATH-DE лише 56 балів проти 65–76 у конкурентів.
  • Ліцензія: ваги відповідають Open Source AI Definition 1.0 від Open Source Initiative, але не дотягують до суворішого європейського визначення відкритих даних — близько 1,3% навчального корпусу становлять ліцензовані новинні тексти агентства Genios. Остаточне формулювання ліцензії на момент публікації ще не фіналізоване.
  • Консорціум: координатор KI Bundesverband, учасники — інститути Fraunhofer IAIS та IIS, DFKI (Німецький дослідницький центр штучного інтелекту), TU Darmstadt, університет Вюрцбурга, L3S Research Center, Берлінський університет прикладних наук, компанії Ellamind і Merantix Momentum. Фінансування — від Федерального міністерства економіки Німеччини в рамках європейської програми IPCEI-CIS.

Що це означає

Для тих, хто запускає моделі локально (Ollama, LM Studio, vLLM), Soofi S цікава конкретикою: на Hugging Face вже лежать квантовані версії у GGUF та варіанти EntQuant на 4/3/2 біти — від 17 до 12 млрд «ефективних» параметрів. Це означає, що модель поміщається в одну споживчу відеокарту з 16–24 ГБ VRAM без переїзду на серверне залізо (при виборі конкретної карти під таке навантаження знадобиться розбір актуальних варіантів GPU та міні-ПК) — пряме влучення в нашу нішу локального інференсу. Розробникам і стартапам у ЄС реліз дає рідкісний приклад моделі з «радикальною прозорістю»: код навчання, чекпоінти й гіперпараметри опубліковані повністю, що знімає питання походження даних — важливо для тих, хто працює з регульованими європейськими даними і не може використовувати моделі без чіткої ліцензії. Soofi S — не перша європейська спроба зробити суверенну відкриту модель під одну відеокарту: до неї цим шляхом йшов Mistral Small, тільки німецька модель робить ставку на гібридну архітектуру Mamba-MoE замість щільного трансформера. Заявлене лідерство стосується лише відкритих моделей: із закритими флагманами на кшталт GPT, Claude чи Gemini Soofi S не порівнювали, а розрив у німецькій математиці показує, що для складних завдань на міркування модель поки не універсальна. Спробувати можна вже зараз — ваги й техзвіт доступні на Hugging Face з 13 липня 2026.

Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.