TII lanza Falcon H1R 7B: 7B parámetros vencen modelos de 15B en pruebas

Falcon H1R 7B forma parte de la familia de modelos Falcon editables del TII, centro de investigación del Gobierno de Emiratos Árabes Unidos, y se presenta como un avance en eficiencia computacional al lograr rendimiento superior con menos parámetros que competidores comerciales. Destaca en pruebas estandarizadas: 88.1% en AIME-24 (matemáticas avanzadas), superando al Apriel 1.5 de ServiceNow, y resultados competitivos en GPQA Diamond (razonamiento científico) y LiveCodeBench (programación).

El modelo emplea arquitectura híbrida optimizada para tareas de razonamiento de cadena larga, con entrenamiento en 1.3 billones de tokens que incluye datos sintéticos generados por modelos previos Falcon. Sus capacidades incluyen resolución de problemas matemáticos complejos, generación de código funcional y razonamiento multistep, posicionándolo como alternativa accesible para desarrolladores y empresas que buscan eficiencia sin sacrificar precisión.

Disponible bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face, Falcon H1R 7B permite fine-tuning y despliegue local, reduciendo dependencia de servicios propietarios. TII enfatiza su diseño "frugal" que minimiza huella de carbono y costos de inferencia, alineándose con objetivos de soberanía tecnológica en Oriente Medio. Comparado con Llama 3.1 8B y Qwen2.5 7B, Falcon lidera en matemáticas y programación según tablas de clasificación independientes.

Este lanzamiento refuerza la posición de EAU como hub de IA, con TII invirtiendo en supercomputación (Falcon LLM entrenado en clusters de GPU H100) y colaboraciones globales. Futuras versiones prometen escalabilidad hacia modelos de 70B parámetros manteniendo la eficiencia H1R.