Instant
すぐに回答を開始します。下書き、書き直し、ちょっとした事実確認、テンポのよい会話に最適です。
16+1
層ごとのエキスパート数:トークンごとに2つへルーティング、加えて共有エキスパート1つ
64k
トークン語彙
16k
トークンのコンテキストウィンドウ
アーキテクチャ
各層には16のエキスパートネットワークと1つの共有エキスパートがあります。ルーターが各トークンを最適な2つのエキスパートに送るため、1つのトークンに対して動くのはネットワークの一部だけです。大半の層はスライディングウィンドウによる局所的なアテンションを使い、4層に1層はグローバルなアテンションを使います。
Atomの1層の内部
図解 · トークンごとに16のうち2つのエキスパート
01
トークンに必要なエキスパートだけが動くため、控えめなハードウェアでも素早く応答できます。
02
Instant、Medium、Highで、メッセージごとに速さと深さを選べます。
03
Atomは、ウェブ検索、Pythonサンドボックス、開発者が定義した関数を呼び出し、見つけた情報の出典を示すよう学習しています。
推論モード
Incbury Chatのメッセージは、3つの思考レベルのいずれかで送信できます。Atomは考えながら推論過程を表示し、その後に回答します。
すぐに回答を開始します。下書き、書き直し、ちょっとした事実確認、テンポのよい会話に最適です。
Atomが回答前に一度立ち止まって推論します。分析、計画、複数のステップを要する質問に向いています。
数学、コード、リサーチの統合など、難しい問題のための長考モード。推論過程をリアルタイムで表示します。
バージョン
現在、IncburyのすべてのプロダクトでAtom v1.2が動いています。レポートがあるリリースはリンクしています。
| バージョン | チェックポイント | リリース日 | 状態 | |
|---|---|---|---|---|
| Atom v1.2 | probe6c | 2026年10月1日 | 提供中 | レポート |
| Atom v1.1 | if-sft | 2026年9月16日 | 提供終了 | |
| Atom v1.0 | 記録なし | 2026年9月10日 | 提供終了 |
Atom v1.2はまだ公開ベンチマークを実施していないため、最新の結果はAtom v1.1のものです。Atom v1.2の開発セットでの結果はリリースレポートに掲載しています。
| リリース | スイート | データセット | n | モード | デコーディング | ツール | スコア |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Atom v1.1if-sft | 指示追従 | IFEval | 541 | Instant | greedy | なし | 41.8% prompt-level / 52.0% instruction-level (strict) |
| Atom v1.1if-sft | 数学的推論 | GSM8K test, 300-problem subset | 300 | Medium | greedy | なし | 27.0% |
| Atom v1.1if-sft | コード | HumanEval | 164 | Instant | greedy, 512-token limit | なし | 12.2% pass@1 |
| Atom v1.1base | 知識 | MMLU, 5-shot | 14,042 | ベースモデル | log-likelihood | なし | 27.2% |
| Atom v1.1base | 常識と言語 | HellaSwag / ARC-Easy / ARC-Challenge / PIQA / Winogrande | 16,695 | ベースモデル | log-likelihood | なし | 55.5 / 63.3 / 34.6 / 73.5 / 57.6 |
限界
Atomは小さなモデルです。頼る前に、その限界を知っておいてください。
Atomの作り方
アーキテクチャ、学習パイプライン、チェックポイント、提供基盤は、Incburyが構築し運用しています。
Mixture-of-Expertsネットワークが各トークンを少数のエキスパートに振り分けるため、控えめなハードウェアでもAtomは高速です。
検索したときは出典を示し、計算したときはコードと出力を示します。確信がないときはそう伝えるよう学習しています。
各リリースを公開ベンチマークと開発セットで測定し、後退した結果も含めて両方を公開しています。
Incbury Chatで毎日無料。