Instant
Antworten beginnen sofort. Ideal für Entwürfe, Umformulierungen, schnelle Fakten und den direkten Austausch.
Modelle
Atom, unsere eigene Modellfamilie.
Atom ist eine Familie von Mixture-of-Experts-Sprachmodellen, deren Pretraining und Post-Training wir selbst übernehmen. Alle Incbury-Produkte laufen darauf. Diese Seite erklärt, wie Atom funktioniert, welche Version im Einsatz ist und was es noch nicht gut kann.
16+1
Experten pro Schicht: zwei pro Token geroutet, plus einer gemeinsam genutzt
64k
Token-Vokabular
16k
Tokens Kontextfenster
Architektur
Eine dünn besetzte Mixture of Experts.
Jede Schicht enthält 16 Expertennetze und einen gemeinsam genutzten Experten. Ein Router schickt jedes Token an die zwei Experten, die am besten passen, sodass für jedes Token nur ein Teil des Netzes rechnet. Die meisten Schichten nutzen ein gleitendes lokales Aufmerksamkeitsfenster; jede vierte Schicht arbeitet global.
Im Inneren einer Atom-Schicht
Illustration · 2 von 16 Experten pro Token
01
Mixture of Experts
Es rechnen nur die Experten, die ein Token braucht. So bleiben Antworten auch auf bescheidener Hardware schnell.
02
Drei Denkstufen
Instant, Medium und High tauschen pro Nachricht Geschwindigkeit gegen Tiefe.
03
Tool-Nutzung
Atom ist darauf trainiert, Websuche, eine Python-Sandbox und von Entwicklern definierte Funktionen aufzurufen und zu zitieren, was es findet.
Denkmodi
Wählen Sie, wie viel Nachdenken jede Nachricht verdient.
Jede Nachricht in Incbury Chat lässt sich mit einer von drei Denkstufen senden. Atom zeigt seinen Denkprozess während der Arbeit und gibt Ihnen dann die Antwort.
Medium
Atom denkt kurz nach, bevor es antwortet. Besser für Analysen, Planung und mehrstufige Fragen.
High
Ausführliches Denken für schwierige Aufgaben – Mathematik, Code, Recherche-Synthese –, wobei der Denkprozess live angezeigt wird.
Versionen
Versionsverlauf.
Atom v1.2 läuft heute in allen Incbury-Produkten. Jede Version verlinkt auf ihren Bericht, sofern es einen gibt.
| Version | Checkpoint | Veröffentlicht | Status | |
|---|---|---|---|---|
| Atom v1.2 | probe6c | 1. Oktober 2026 | Im Einsatz | Bericht |
| Atom v1.1 | if-sft | 16. September 2026 | Abgelöst | |
| Atom v1.0 | Nicht erfasst | 10. September 2026 | Abgelöst |
Öffentliche Benchmarks für Atom v1.1
Für Atom v1.2 gibt es noch keinen öffentlichen Benchmark-Lauf, daher stammen die neuesten Ergebnisse von Atom v1.1. Ergebnisse von Atom v1.2 auf dem Entwicklungsset stehen im Release-Bericht.
| Version | Suite | Datensatz | n | Modus | Decoding | Tools | Ergebnis |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Atom v1.1if-sft | Befolgen von Anweisungen | IFEval | 541 | Instant | greedy | Nein | 41.8% prompt-level / 52.0% instruction-level (strict) |
| Atom v1.1if-sft | Mathematisches Denken | GSM8K test, 300-problem subset | 300 | Medium | greedy | Nein | 27.0% |
| Atom v1.1if-sft | Code | HumanEval | 164 | Instant | greedy, 512-token limit | Nein | 12.2% pass@1 |
| Atom v1.1base | Wissen | MMLU, 5-shot | 14.042 | Basismodell | log-likelihood | Nein | 27.2% |
| Atom v1.1base | Allgemeinwissen und Sprache | HellaSwag / ARC-Easy / ARC-Challenge / PIQA / Winogrande | 16.695 | Basismodell | log-likelihood | Nein | 55.5 / 63.3 / 34.6 / 73.5 / 57.6 |
Grenzen
Was Atom noch nicht gut kann.
Atom ist ein kleines Modell. Sie sollen seine Grenzen kennen, bevor Sie sich darauf verlassen.
- Sein Allgemeinwissen ist begrenzt. Atom v1.1 erreichte 27,2 % bei MMLU, nahe am Zufall bei Fragen mit vier Antwortmöglichkeiten. Schalten Sie für wichtige Fakten die Suche ein.
- Mehrstufige Rechenaufgaben sind ohne Tools unzuverlässig. Atom v1.1 löste 27,0 % einer Stichprobe von 300 GSM8K-Aufgaben im Modus Medium, ohne Python-Sandbox.
- Strenge Formatvorgaben werden oft verfehlt. Atom v1.1 befolgte 41,8 % der IFEval-Prompts vollständig.
- Seine Rückfragen können vage sein, und manchmal sucht es im Web, obwohl es das nicht muss.
- Es funktioniert am besten auf Englisch.
- Es kann sich irren und dabei sicher klingen. Prüfen Sie alles Wichtige, besonders wenn keine Quelle angegeben ist.
Wie wir Atom bauen
Prinzipien, an denen wir uns messen.
Durchgängig unser eigenes
Architektur, Trainings-Pipeline, Checkpoints und Betrieb werden von Incbury entwickelt und betrieben.
Effizient by Design
Ein Mixture-of-Experts-Netz leitet jedes Token durch eine kleine Auswahl an Experten – so bleibt Atom auf bescheidener Hardware schnell.
Ehrlich bei Quellen
Wenn Atom sucht, zitiert es. Wenn es rechnet, zeigt es Code und Ergebnis. Wenn es unsicher ist, ist es darauf trainiert, das zu sagen.
Bei jeder Version gemessen
Jede Version wird an öffentlichen Benchmarks und an unserem Entwicklungsset gemessen, und wir veröffentlichen beides – auch Rückschritte.
Tiefer eintauchen
Atom entdecken.
Sehen Sie, wie Atom denkt.
Jeden Tag kostenlos, in Incbury Chat.