SupraLabs
PulseAugur coverage of SupraLabs — every cluster mentioning SupraLabs across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
4 天有情绪数据
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SupraLabs发布500万样本推理数据集，用于小型LLM
SupraLabs发布了一个名为reasoning-corpus-4K-5M-v1的新数据集，包含500万个样本，旨在帮助训练小型语言模型提升推理能力。该数据集包含用户提示、详细思考过程和AI模型答案，全部采用ChatML格式，并且序列长度在5k以内，便于高效微调。该资源可在Hugging Face上获取，并已获得显著的早期采用。
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SupraLabs发布小型Supra-Router-51M提示路由模型
SupraLabs发布了Supra-Router-51M，这是一个紧凑型语言模型，旨在高效地在多模型AI生态系统中进行提示路由。该模型仅有5170万个参数，能够判断用户的请求是应由本地边缘模型处理，还是发送到更强大的云端系统。它在SupraLabs/Prompt-Routing-Dataset上进行了微调，并利用多任务序列生成来分析提示属性，然后进行路由。
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SupraLabs 发布微型 SupraSafety-18M 模型，用于边缘内容审核
SupraLabs 发布了 SupraSafety-18M，这是一款新的 BERT 类型模型，拥有 1800 万个参数，专为边缘设备和手机上的内容审核而设计。该模型在 nvidia/Nemotron-3.5-Content-Safety-Dataset 上训练，是一个二元分类器，能够高置信度地区分 SAFE 和 UNSAFE 文本。该模型达到了 81.2% 的准确率和 86.9% 的精确率，适用于低延迟的生产环境。
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SupraLabs 发布 SupraWeather-Nano 预览版用于天气分类
SupraLabs 发布了 SupraWeather-Nano-Preview，这是一个小型 FT-Transformer 模型，旨在利用原始表格气象数据对天气现象进行分类。与采用通用模型或忽略数据结构的典型方法不同，SupraWeather Nano 采用专用的特征分词器和 Transformer 编码器。该架构为每个输入特征分配学习到的 token，并与 CLS token 聚合，然后通过 transformer 堆栈进行处理，无…
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SupraLabs 发布预览聊天标题模型和透明 VLM 蓝图
SupraLabs 发布了两款新 AI 模型：supra-title-FFT-preview，一个在 115,000 个样本上训练的聊天标题生成模型；以及 SupraVL-Nano-900k，一个从头开始构建的小型视觉语言模型。supra-title-FFT-preview 模型是 0.4B 参数基础模型的全量微调版本，旨在作为最终发布前的预览。拥有约 900,000 个参数的 SupraVL-Nano-900k，旨在成为理解视觉语言…
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SupraLabs 发布具有扩展上下文的 Supra-1.5 和专门的 Supra-Title 模型
SupraLabs 发布了两款新的实验性模型：Supra-1.5-exp 系列，包括一个基础模型和一个指令微调版本，其上下文窗口（5120 个 token）扩大了 5 倍，并增加了训练数据；以及 Supra-Title-0.3B，一个专门的 3.5 亿参数模型，用于快速生成聊天对话的标题。Supra-1.5 模型是 Project Chimera 的一部分，并使用 ChatML 格式，而 Supra-Title 则针对效率进行了优化，…
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SupraLabs 发布 Supra-50M-Reasoning 模型
SupraLabs 发布了 Supra-50M-Reasoning，这是一个实验性的开源模型，旨在提供答案前生成思考链。该模型是 Supra-50M-Instruct 的微调版本，在 Qwen3 1.7B 生成的 500 个样本的自定义数据集上进行了训练。此次发布是 Chimera 项目的一部分，未来还计划推出 Supra-124M 和 Supra-350M 等模型。
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SupraLabs 的 50M 参数模型登顶 Hugging Face 热门榜
SupraLabs 发布了一个拥有 5000 万参数的模型 Supra-50M-Instruct，该模型意外地登上了 Hugging Face 的热门榜榜首。这个小型模型引起了广泛关注，在其类别中，其受欢迎程度超过了来自 Google 和 Alibaba 等科技巨头的更大模型。这一成功凸显了社区对高效、可访问且能在性能较低的硬件上运行的 AI 模型有着浓厚的兴趣。