T-pro 2.0: 効率的なロシア語ハイブリッド推論モデルとプレイグラウンド

要旨

我々は、ハイブリッド推論と効率的な推論を実現するロシア語LLM「T-pro 2.0」を発表します。本モデルは直接回答と推論トレース生成をサポートし、キリル文字に最適化されたトークナイザーと改良版EAGLE speculative decodingパイプラインにより遅延を低減しています。再現性と拡張性を担保するため、モデル重み、T-Wix 500k指示データセット、T-Math推論ベンチマーク、EAGLE重みをHugging Faceで公開。これらのリソースにより、ロシア語推論の研究やモデル・推論パイプラインの拡張が可能となります。公開Webデモでは推論モードと非推論モードを実装し、当社の推論スタックが複数領域で達成する高速化を提示。T-pro 2.0は、効率的で実用的なロシア語LLMアプリケーション構築・評価のためのアクセス可能なオープンシステムとして機能します。

English

We introduce T-pro 2.0, an open-weight Russian LLM for hybrid reasoning and efficient inference. The model supports direct answering and reasoning-trace generation, using a Cyrillic-dense tokenizer and an adapted EAGLE speculative-decoding pipeline to reduce latency. To enable reproducible and extensible research, we release the model weights, the T-Wix 500k instruction corpus, the T-Math reasoning benchmark, and the EAGLE weights on Hugging Face. These resources allow users to study Russian-language reasoning and to extend or adapt both the model and the inference pipeline. A public web demo exposes reasoning and non-reasoning modes and illustrates the speedups achieved by our inference stack across domains. T-pro 2.0 thus serves as an accessible open system for building and evaluating efficient, practical Russian LLM applications.

T-pro 2.0: 効率的なロシア語ハイブリッド推論モデルとプレイグラウンド

T-pro 2.0: An Efficient Russian Hybrid-Reasoning Model and Playground

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