Между анонсом и репозиторием: проверка открытости для K2 Horizon

3 сентября 2026 года Institute of Foundation Models (IFM), созданный в мае 2025 года Университетом искусственного интеллекта имени Мохаммеда бин Заида и работающий между Абу-Даби, Кремниевой долиной и Парижем, объявил о выпуске семейства K2 Horizon. Речь идёт о шести моделях под лицензией Apache 2.0 размером 0,9, 3,7, 7, 32 и 36 млрд параметров с 4 млрд активных (вариант MoVA), а также 375 млрд с 23 млрд активных на токен. Официальная спецификация указывает для модели на 375B нативное контекстное окно в 512K токенов (524 288); отраслевое издание, напротив, сообщает о 131 072 для той же модели. Расхождение не разъяснено. По независимым измерениям Artificial Analysis даёт модели на 375B 38 баллов в собственном Intelligence Index при медиане 22, измеренной среди open-weight моделей сопоставимого размера.

Однако по-настоящему открытым остаётся вопрос о полноте релиза. В сообщении, распространённом через PR Newswire, институт описывает поставку как включающую веса, исходный код, обучающие данные и методики для всех шести вариантов. Основатель IFM и президент MBZUAI Эрик Син подчеркнул этот подход: «Открытый код — это гораздо больше, чем открытые веса. Наука работает тогда, когда другие могут увидеть данные, пройти тем же методом, воспроизвести результат и улучшить его». Тем не менее проверка репозиториев организации на Hugging Face показывает веса моделей, но лишь один набор данных, посвящённый источникам для оценки, — «eval-360-sources». Сама карточка модели на 375B признаёт разнесение во времени, уточняя: «Мы выпустили финальный чекпойнт; промежуточные чекпойнты вместе с данными и обучающим кодом будут опубликованы». Обучающий датасет и обучающий код на данный момент не опубликованы, из-за чего заявленное при запуске обещание полной воспроизводимости остаётся непроверяемым. IFM публично не ответил на это расхождение, и график публикации обучающих данных неизвестен.

Модели доступны для интеграции с vLLM и SGLang и через партнёров по инференсу — Compass, Cerebras, AWS и Nebius — и содержат заметные инженерные решения. Согласно сообщению, вариант MoVA на 36B использует архитектуру Mixture of Value Attention и метод диффузионной дистилляции с заявленным трёхкратным ускорением — данные, независимо не проверенные. Неизвестными остаются общее число токенов, использованных при обучении, и объём затраченных вычислений. Официальный сайт ifm.ai отклоняет автоматические запросы (HTTP 403): текст блога института прочитать напрямую не удалось, и приведённые здесь заявления взяты из сообщения на PR Newswire и из карточки модели.

Заявлять, что модель «только открытых весов» преодолена, — шаг амбициозный. Но пока обучающие данные и исходные рецепты остаются обещаниями в будущем времени, расстояние между анонсом и научным доказательством ещё предстоит пройти целиком.

— Olya