Instant
As respostas começam na hora. Ideal para rascunhos, reescritas, fatos rápidos e conversas de ida e volta.
Modelos
Atom, nossa própria família de modelos.
O Atom é uma família de modelos de linguagem mixture-of-experts cujo pré-treinamento e pós-treinamento nós mesmos fazemos. Todos os produtos da Incbury usam esse modelo. Esta página explica como ele funciona, qual versão está em uso e o que ele ainda não faz bem.
16+1
Especialistas por camada: dois roteados por token, mais um compartilhado
64k
Vocabulário de tokens
16k
Tokens de janela de contexto
Arquitetura
Uma mixture of experts esparsa.
Cada camada tem 16 redes especialistas e um especialista compartilhado. Um roteador envia cada token aos dois especialistas mais adequados, então só uma parte da rede é executada para cada token. A maioria das camadas usa uma janela de atenção local deslizante; uma em cada quatro usa atenção global.
Dentro de uma camada do Atom
ilustração · 2 de 16 especialistas por token
01
Mixture of experts
Só os especialistas de que um token precisa são executados, o que mantém as respostas rápidas em hardware modesto.
02
Três níveis de raciocínio
Instant, Medium e High equilibram velocidade e profundidade em cada mensagem.
03
Uso de ferramentas
O Atom é treinado para usar busca na web, um sandbox Python e funções definidas por desenvolvedores, e para citar o que encontra.
Modos de raciocínio
Escolha quanto raciocínio cada mensagem merece.
Cada mensagem no Incbury Chat pode ser enviada em um de três níveis de raciocínio. O Atom mostra o raciocínio enquanto trabalha e depois entrega a resposta.
Medium
O Atom para e raciocina antes de responder. Melhor para análises, planejamento e perguntas com várias etapas.
High
Raciocínio estendido para problemas difíceis: matemática, código, síntese de pesquisas, com o raciocínio exibido em tempo real.
Versões
Histórico de versões.
O Atom v1.2 atende hoje todos os produtos da Incbury. Cada versão leva ao seu relatório, quando existe.
| Versão | Checkpoint | Lançada | Status | |
|---|---|---|---|---|
| Atom v1.2 | probe6c | 1 de outubro de 2026 | Em uso | Relatório |
| Atom v1.1 | if-sft | 16 de setembro de 2026 | Aposentada | |
| Atom v1.0 | Não registrado | 10 de setembro de 2026 | Aposentada |
Benchmarks públicos do Atom v1.1
O Atom v1.2 ainda não passou por uma rodada pública de benchmarks, então os resultados mais recentes são do Atom v1.1. Os resultados do Atom v1.2 no conjunto de desenvolvimento estão no relatório da versão.
| Versão | Suíte | Conjunto de dados | n | Modo | Decodificação | Ferramentas | Pontuação |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Atom v1.1if-sft | Seguimento de instruções | IFEval | 541 | Instant | greedy | Não | 41.8% prompt-level / 52.0% instruction-level (strict) |
| Atom v1.1if-sft | Raciocínio matemático | GSM8K test, 300-problem subset | 300 | Medium | greedy | Não | 27.0% |
| Atom v1.1if-sft | Código | HumanEval | 164 | Instant | greedy, 512-token limit | Não | 12.2% pass@1 |
| Atom v1.1base | Conhecimento | MMLU, 5-shot | 14.042 | Modelo base | log-likelihood | Não | 27.2% |
| Atom v1.1base | Senso comum e linguagem | HellaSwag / ARC-Easy / ARC-Challenge / PIQA / Winogrande | 16.695 | Modelo base | log-likelihood | Não | 55.5 / 63.3 / 34.6 / 73.5 / 57.6 |
Limitações
O que o Atom ainda não faz bem.
O Atom é um modelo pequeno. Preferimos que você conheça os limites dele antes de depender dele.
- O conhecimento geral é limitado. O Atom v1.1 marcou 27,2% no MMLU, perto do acaso em questões de quatro alternativas. Ative a busca para fatos importantes.
- Contas de várias etapas não são confiáveis sem ferramentas. O Atom v1.1 resolveu 27,0% de uma amostra de 300 problemas do GSM8K no modo Medium, sem o sandbox Python.
- Instruções rígidas de formatação muitas vezes não são seguidas. O Atom v1.1 seguiu por completo 41,8% dos prompts do IFEval.
- As perguntas de esclarecimento podem ser vagas, e às vezes ele busca na web sem necessidade.
- Funciona melhor em inglês.
- Pode errar com toda a confiança. Confira tudo o que for importante, principalmente quando não houver fonte citada.
Como construímos o Atom
Princípios que seguimos.
Nosso de ponta a ponta
A arquitetura, o pipeline de treinamento, os checkpoints e a operação são construídos e operados pela Incbury.
Eficiente por design
Uma rede mixture-of-experts direciona cada token para um pequeno subconjunto de especialistas, e assim o Atom continua rápido em hardware modesto.
Honesto sobre as fontes
Quando o Atom busca, ele cita. Quando calcula, mostra o código e o resultado. Quando não tem certeza, é treinado para dizer isso.
Medido a cada versão
Cada versão é medida em benchmarks públicos e no nosso conjunto de desenvolvimento, e publicamos os dois, inclusive as regressões.
Vá mais fundo
Explore o Atom.
Veja como o Atom pensa.
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