Falcon-H1R: De Grenzen van Redeneren Verleggen met een Hybride Model voor Efficiënte Schaling tijdens Testtijd
Falcon-H1R: Pushing the Reasoning Frontiers with a Hybrid Model for Efficient Test-Time Scaling
January 5, 2026
Auteurs: Falcon LLM Team, Iheb Chaabane, Puneesh Khanna, Suhail Mohmad, Slim Frikha, Shi Hu, Abdalgader Abubaker, Reda Alami, Mikhail Lubinets, Mohamed El Amine Seddik, Hakim Hacid
cs.AI
Samenvatting
Dit werk introduceert Falcon-H1R, een 7B-parameter model geoptimaliseerd voor redeneervaardigheid, dat de haalbaarheid aantoont van concurrerende redeneerprestaties met kleine taalmodellen (SLM's). Falcon-H1R onderscheidt zich door zijn parameter-efficiëntie, waarbij het consistent evenaart of overtreft state-of-the-art redeneermodellen die 2 tot 7 keer groter zijn op diverse reasoning-intensieve benchmarks. Deze resultaten benadrukken het belang van zorgvuldige datacuratie en gerichte trainingsstrategieën (via zowel efficiënte SFT als RL-schaling) om aanzienlijke prestatieverbeteringen te bereiken zonder het modelformaat te vergroten. Bovendien verlegt Falcon-H1R de 3D-grenzen van rekenrendement door snellere inferentie (middels zijn hybride-parallelle architectuurontwerp), token-efficiëntie en hogere nauwkeurigheid te combineren. Deze unieke combinatie maakt Falcon-H1R-7B tot een praktische ruggengraat voor het schalen van geavanceerde redeneersystemen, vooral in scenario's die uitgebreide 'chain-of-thoughts'-generatie en parallelle testtijd-schaling vereisen. Gebruikmakend van de recent geïntroduceerde DeepConf-aanpak bereikt Falcon-H1R state-of-the-art efficiëntie bij testtijd-schaling, wat aanzienlijke verbeteringen biedt in zowel nauwkeurigheid als rekencosten. Hieruit blijkt dat compacte modellen, door gerichte modeltraining en architecturale keuzes, robuuste en schaalbare redeneerprestaties kunnen leveren.
English
This work introduces Falcon-H1R, a 7B-parameter reasoning-optimized model that establishes the feasibility of achieving competitive reasoning performance with small language models (SLMs). Falcon-H1R stands out for its parameter efficiency, consistently matching or outperforming SOTA reasoning models that are 2times to 7times larger across a variety of reasoning-intensive benchmarks. These results underscore the importance of careful data curation and targeted training strategies (via both efficient SFT and RL scaling) in delivering significant performance gains without increasing model size. Furthermore, Falcon-H1R advances the 3D limits of reasoning efficiency by combining faster inference (through its hybrid-parallel architecture design), token efficiency, and higher accuracy. This unique blend makes Falcon-H1R-7B a practical backbone for scaling advanced reasoning systems, particularly in scenarios requiring extensive chain-of-thoughts generation and parallel test-time scaling. Leveraging the recently introduced DeepConf approach, Falcon-H1R achieves state-of-the-art test-time scaling efficiency, offering substantial improvements in both accuracy and computational cost. As a result, Falcon-H1R demonstrates that compact models, through targeted model training and architectural choices, can deliver robust and scalable reasoning performance.