NaiveAI कंपनी ने Hugging Face प्लेटफॉर्म पर ओपन-वेट्स मॉडल Naive-N0.5-Flash प्रस्तुत किया है। यह मॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) आर्किटेक्चर का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे सॉफ्टवेयर कोडिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉडल की जानकारी सितंबर 2026 के मध्य या अंत में प्रकाशित हुई थी।
उत्पाद का आधिकारिक नाम NaiveAI / Naive-N0.5-Flash है। तकनीकी दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, कुल पैरामीटर संख्या लगभग 309 बिलियन है, जबकि सक्रिय भार 15.5 बिलियन हैं। मॉडल MIT लाइसेंस के तहत वितरित किया जाता है और इसमें इन्फेरेंस के लिए कोड के साथ-साथ एक मिलियन टोकन के संदर्भ विंडो के लिए नेटिव समर्थन शामिल है।
संदर्भ लंबाई स्लाइडिंग-विंडो अटेंशन (SWA) तंत्र और हल्के डीपसीक स्पार्स अटेंशन (DSA) के हाइब्रिड संयोजन के माध्यम से प्राप्त की जाती है, जो ग्रुप अटेंशन का उपयोग करता है। आर्किटेक्चर को मुख्य रूप से SWA–DSA अनुपात लगभग 5:1 के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें स्टैक में पूरी तरह से ध्यान देने वाले परतें अनुपस्थित हैं। मॉडल MiMo-V2.5 नामक एक ओपन मॉडल पर आधारित है, जिसके बाद पूर्ण स्क्रैच से प्री-ट्रेनिंग के बजाय फाइन-ट्यूनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग की जाती है।
सेवा के संबंध में, NaiveAI NaiveRT पर जोर देता है - एक इन्फेरेंस स्टैक जिसे एआई-केंद्रित शोध का उपयोग करके विकसित किया गया है। यह स्टैक मेगा-कर्नेल फ्यूजन, प्रोग्रामेटिक डिपेंडेंट लॉन्च और स्यूडो-डिकोडिंग को जोड़ता है। विक्रेता के आंकड़ों के अनुसार, मानक मोड में प्रति उपयोगकर्ता प्रसंस्करण गति लगभग 50 टोकन प्रति सेकंड और अल्ट्राफास्ट मोड में 2000 टोकन प्रति सेकंड तक पहुंच जाती है।
Hugging Face टैग इस बात पर जोर देते हैं कि मॉडल कोड के लिए टेक्स्ट जनरेशन, लंबी संदर्भ हैंडलिंग और एआई अनुसंधान कार्यों के लिए उपयुक्त है। यह मजबूत ओपन बेस पर फाइन-ट्यूनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग की घोषित अवधारणा के अनुरूप है जो कोडिंग एजेंटों के लिए सीमाओं को आगे बढ़ा सकती है। डेवलपर्स के लिए, जो इस सप्ताह चीनी MoE रिलीज़ की तुलना कर रहे हैं, Naive-N0.5-Flash एक विशिष्ट उदाहरण है: MIT लाइसेंस के तहत 309B / 15.5B MoE के साथ एक मिलियन टोकन का हाइब्रिड संदर्भ, जो लागत या उत्पाद लॉन्च के बजाय वास्तुकला की खबर प्रस्तुत करता है।