# Отчёт о Metis-1.6: две небольшие языковые модели и их слабые места

> Исследователь Джулианно Воллмер сообщает, что модель Logos от Metis-1.6 показала высокие результаты в математических тестах, но хуже справилась с программированием, выполнением инструкций и задачами с длинным контекстом.

Oossa · 2026-10-30 · https://oossa.com/ru/metis-1-6-report-details-two-small-language-models-and-their-failures

В техническом отчёте Джулианно Воллмера о Metis-1.6 описаны две языковые модели, созданные с нуля: Praxis с 2.94 миллиарда параметров и Logos с 10.23 миллиарда. Согласно отчёту, Logos заняла седьмое место среди 17 моделей по результатам 40 тестов и второе среди 30 моделей в математике. При этом у неё выявились слабые стороны в программировании, выполнении инструкций и задачах с длинным контекстом.

Воллмер подробно описывает несколько проблем при обучении, в том числе оптимизатор, который так и не запустился, и ошибку в вознаграждении за длину ответа, из-за которой могли штрафоваться правильные, но пространные ответы. В отчёте говорится, что Logos обучали на 1.02 триллиона токенов и не предназначали для конкуренции с передовыми моделями.

## Факты

- Согласно отчёту, Logos набрала 67.50% в AIME 2025 и 63.64% в HMMT February 2026.
- В отчёте говорится, что обе модели Metis-1.6 обучали на 1.02 триллиона токенов каждая.

## Почему это важно

Разработчикам, которые рассматривают небольшие модели, отчёт предлагает результаты тестов и конкретные уроки из процесса обучения. Однако собственные выводы авторов показывают, что Logos слаба в программировании и работе с длинным контекстом; независимая проверка результатов в отчёте не описана.

## Источники и ссылки

1. [Think Twice: The Metis-1.6 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2610.37903) – arXiv cs.LG, 2026-10-30

Обновлено: 2026-10-30